Systèmes d'IA appliquée

Une intelligence qui mérite sa place dans le produit.

Hyperion relie l'intention produit, l'architecture système, les jeux de données et l'évaluation avant de choisir un RAG, un fine-tuning, un petit modèle de langage spécialisé — ou aucun modèle.

L'objectif n'est pas davantage d'IA. C'est le système le moins complexe capable d'atteindre les critères d'acceptation du produit dans ses contraintes opérationnelles réelles.

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Architecture produit d'IA appliquée

Intelligence en périphérie
Systèmes de connaissances gouvernés
Systèmes de données, d'évaluation et d'apprentissage
Architecture critique

Quatre piliers connectés

Un modèle n'est qu'un composant. Le produit est le système entier.

Chaque pilier résout un risque de mise en production différent. Ils sont conçus ensemble, car le comportement du modèle, la qualité des données, l'architecture et les opérations terrain s'influencent mutuellement.

Intelligence en périphérie
SLM spécialisés et intelligence multimodale compacte
Une intelligence délimitée pour les produits où la latence, la confidentialité, l'énergie, la connectivité ou le fonctionnement hors ligne déterminent ce qui est viable.
Décisions à résoudre
- Tâche visée, référence sans modèle et critères d'acceptation mesurables
- Choix du modèle de base, de l'adaptation, de la distillation et de la quantification
- Enveloppe de latence, mémoire, énergie, coût, mise à jour et retour arrière
Livrables décisionnels possibles
- Dossier de décision modèle et déploiement
- Spécification d'évaluation et de retour arrière en périphérie
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Systèmes de connaissances gouvernés
RAG industriel, recherche et connaissance opérationnelle de référence
Des produits de connaissance qui préservent l'autorité des sources, les droits, la provenance et l'abstention au lieu de masquer l'incertitude par des réponses fluides.
Décisions à résoudre
- Autorité, propriété, droits d'accès et gestion des changements du corpus
- Recherche, récupération hybride, reranking, citations et comportement d'abstention
- Limites hors ligne, en périphérie, multilingues et liées au flux opérateur
Livrables décisionnels possibles
- Architecture de connaissance et de récupération
- Plan d'évaluation de l'ancrage, des droits et de la qualité des réponses
Explorer le RAG industriel
Systèmes de données, d'évaluation et d'apprentissage
L'infrastructure de preuve derrière chaque comportement intelligent
Jeux de données, simulations, suites d'évaluation et boucles de retour traités comme des actifs produit gouvernés plutôt que comme des intrants ponctuels d'un modèle.
Décisions à résoudre
- Couverture des scénarios, traçabilité, droits, qualité et versionnement des données
- Combinaison des évaluations hors ligne, en simulation, hardware-in-the-loop et terrain
- Régression, apprentissage après incident, surveillance et seuils de mise en production
Livrables décisionnels possibles
- Spécification des données et de l'évaluation
- Matrice d'acceptation et conception de la boucle d'apprentissage
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Architecture critique
Architecture produit, solution, système et logicielle
Une architecture responsable couvrant matériel, logiciel, IA, données, contrôle, sûreté, sécurité, personnes, périphérie et cloud — conçue pour les défaillances autant que pour le fonctionnement nominal.
Décisions à résoudre
- Frontière du système et répartition IA versus fonctions déterministes
- Matériel, périphérie, cloud, interfaces, fournisseurs et voie d'intégration
- Comportement en panne, autorité humaine, cybersécurité et exploitabilité
Livrables décisionnels possibles
- Contexte système, interfaces et décisions d'architecture
- Spécification des défaillances, de l'assurance et des limites opérationnelles
Explorer les systèmes embarqués et en périphérie

L'échelle de la solution la moins complexe

La complexité doit être justifiée par les preuves.

Commencez au niveau le plus bas susceptible de satisfaire les critères d'acceptation. Montez uniquement lorsqu'un échec mesuré justifie le supplément de données, d'infrastructure, d'assurance et d'exploitation.

Flux, règles ou contrôle déterministe
À utiliser lorsque
Le comportement peut être spécifié, testé et maintenu sans modèle appris.
Passer au niveau suivant uniquement lorsque
La variation mesurée rend l'ensemble de règles délimité insuffisant.
Recherche avant génération
À utiliser lorsque
Le problème consiste à retrouver des informations, dossiers ou procédures de référence.
Passer au niveau suivant uniquement lorsque
La recherche et un flux déterministe ne répondent pas au besoin décisionnel de l'utilisateur.
Modèle général avec contexte gouverné
À utiliser lorsque
Un modèle existant et une récupération contrôlée satisfont la tâche, l'ancrage et l'enveloppe de risque.
Passer au niveau suivant uniquement lorsque
L'évaluation montre un échec systématique de tâche ou de domaine que le contexte ne résout pas.
Adapter un modèle existant
À utiliser lorsque
Le fine-tuning ou une adaptation économe en paramètres peut corriger une lacune délimitée et démontrée.
Passer au niveau suivant uniquement lorsque
Le modèle adapté ne satisfait toujours pas les contraintes de déploiement, coût, latence ou contrôle.
Distiller et optimiser un SLM spécialisé
À utiliser lorsque
Un modèle plus petit peut préserver le comportement requis dans une enveloppe plus stricte de périphérie, confidentialité ou coût.
Passer au niveau suivant uniquement lorsque
Aucune famille de modèles disponible ne répond à l'exigence démontrée par adaptation ou distillation.
Entraîner un modèle depuis zéro
À utiliser lorsque
L'exigence est stratégique, suffisamment différenciante et soutenue par des données, des capitaux et une responsabilité de cycle de vie défendables.
Passer au niveau suivant uniquement lorsque
Il s'agit du dernier niveau exceptionnel, jamais d'une destination par défaut.

Responsabilité avant implémentation

Un responsable de la décision. Une frontière de livraison explicite.

Hyperion garantit la cohérence des décisions produit et d'architecture. L'implémentation n'est jamais implicite : l'engagement précise ce qu'Hyperion prend directement en charge, ce qui reste à l'ingénierie du client et ce qui requiert des spécialistes qualifiés.

Dirigé directement par Hyperion

Le système de décision reste responsable de bout en bout.

Intention produit, usage prévu, non-objectifs et frontière du système
Décisions d'architecture solution, système et logicielle
Stratégie de données, conception de l'évaluation et seuils d'acceptation
Répartition IA-déterministe et limites de l'autorité humaine
Décisions relatives aux fournisseurs, modèles, plateformes et voies d'implémentation
Revues de preuves, jalons de mise en production et gouvernance des changements

Délimité avant engagement

La responsabilité d'implémentation suit l'exigence, les preuves et l'équipe disponible — jamais une promesse générale.

Implémentation de prototypes, de la récupération et des bancs d'évaluation
Adaptation, distillation, quantification et packaging en périphérie des modèles
Ingénierie des données, opérations d'annotation et pipelines de données synthétiques
Intégration plateforme, MLOps, flotte, cloud et systèmes d'entreprise
Travaux indépendants de sûreté, sécurité, conformité et certification
Transfert en production, support et responsabilité opérationnelle continue

Avant le début des travaux, la proposition nomme les responsables, les environnements, les preuves d'acceptation, les conditions de transfert et les responsabilités continues sur les modèles, les données et les changements.

Livrables prêts à décider

Ce qu'un engagement délimité peut produire

Les livrables suivent la décision à prendre. Ils sont sélectionnés dans le périmètre ; ils ne constituent pas une promesse générique pour chaque engagement.

Dossier de décision produit et architecture
Usage prévu, frontière système, alternatives, vues d'architecture, interfaces, registres de décisions et recommandation construire, acheter, s'associer ou arrêter.
Spécification des données et de l'évaluation
Taxonomie des scénarios, exigences de données, traçabilité, suites d'évaluation, seuils d'acceptation, politique de régression et plan de preuves terrain.
Dossier d'assurance technique
Modes de défaillance, menaces et usages abusifs, supervision humaine, comportement d'ancrage et d'abstention, conditions de retour arrière et lacunes de preuve.
Plan d'exploitation et de gestion des changements
Jalons de mise en production, versionnement des modèles et données, observabilité, apprentissage après incident, responsabilités fournisseurs, transfert et gestion du cycle de vie.

Choisissez le système avant de choisir le modèle.

Apportez la décision produit, les contraintes opérationnelles et les preuves dont vous disposez. La première tâche consiste à identifier la voie crédible la plus simple.

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Une intelligence qui mérite sa place dans le produit.

L'objectif n'est pas davantage d'IA. C'est le système le moins complexe capable d'atteindre les critères d'acceptation du produit dans ses contraintes opérationnelles réelles.

Décisions à résoudre

Livrables décisionnels possibles

Décisions à résoudre

Livrables décisionnels possibles

Décisions à résoudre

Livrables décisionnels possibles

Décisions à résoudre

Livrables décisionnels possibles

Flux, règles ou contrôle déterministe

Recherche avant génération

Modèle général avec contexte gouverné

Adapter un modèle existant

Distiller et optimiser un SLM spécialisé

Entraîner un modèle depuis zéro

Dossier de décision produit et architecture

Spécification des données et de l'évaluation

Dossier d'assurance technique

Plan d'exploitation et de gestion des changements

Choisissez le système avant de choisir le modèle.

Décisions à résoudre

Livrables décisionnels possibles

Décisions à résoudre

Livrables décisionnels possibles

Décisions à résoudre

Livrables décisionnels possibles

Décisions à résoudre

Livrables décisionnels possibles

Flux, règles ou contrôle déterministe

Recherche avant génération

Modèle général avec contexte gouverné

Adapter un modèle existant

Distiller et optimiser un SLM spécialisé

Entraîner un modèle depuis zéro

Dossier de décision produit et architecture

Spécification des données et de l'évaluation

Dossier d'assurance technique

Plan d'exploitation et de gestion des changements

Choisissez le système avant de choisir le modèle.