Lifecycle stage — Run
L'objectif de chaque mission Hyperion est que votre équipe en ressorte plus forte, non tributaire d'une aide extérieure. La montée en compétences en ingénierie Physical AI est le pilier Entraînement livré comme une capacité : un programme structuré qui transfère la méthodologie agent-augmented delivery — la progression de maturité L0→L3 à l'origine de 1,7 M de lignes de code de production livrées en deux mois — ainsi qu'une maîtrise opérationnelle du Physical AI Stack (Sense · Connect · Compute · Reason · Act · Orchestrate) à vos ingénieurs, sur votre véritable base de code et vos machines réelles. Ce n'est pas un cours générique d'acculturation à l'IA ; c'est une mise en capacité concrète pour des équipes qui construisent de vrais systèmes Physical AI avec de vraies échéances.
Les outils ne sont pas une méthode. Les ingénieurs ont Copilot et un assistant conversationnel et vont à peine plus vite, parce que personne ne leur a enseigné le workflow qui transforme l'IA d'un outil d'autocomplétion en un système de livraison agent-augmented delivery.
Physical AI croise des disciplines que la plupart des équipes n'ont jamais combinées. Perception, edge, contrôle et sécurité ont chacun leurs propres experts ; très peu d'ingénieurs savent raisonner sur l'ensemble du stack Sense-to-Orchestrate — ce qui est précisément ce que la livraison Physical AI exige.
La compétence qui réside dans un consultant part avec le consultant. Sans transfert délibéré, la mission se termine et l'équipe repart de zéro au prochain projet.
Délivré sur votre travail réel — pas sur des diapositives — avec la progression de maturité structurée de sorte que l'avancement soit mesurable.
Évaluer la maturité de livraison actuelle de l'équipe (L0→L3) et la maîtrise du Physical AI Stack, et définir l'objectif ainsi que le projet réel sur lequel portera la montée en compétences.
Sessions pratiques sur le workflow agent-augmented — orchestration des rôles d'agents IA entre PM, développement et QA — appliquées à la véritable base de code de l'équipe, pas à un exemple jouet.
Sessions de travail sur les six couches afin que les ingénieurs puissent raisonner sur la perception, l'edge, la décision, l'actuation et l'orchestration comme un seul système, avec le contexte normatif pour les travaux à enjeux de sécurité.
Accompagner l'équipe sur un incrément de livraison réel, documenter le playbook dans ses propres mots, puis se retirer — en laissant la méthode appropriée en interne.
Équipes d'ingénierie industrielle, robotique, automobile et aérospatiale qui construisent (ou s'apprêtent à construire) des systèmes Physical AI et souhaitent que leurs propres ingénieurs s'approprient la méthode de livraison — sans devoir réembaucher de l'aide à chaque projet. Idéalement combiné avec un engagement Build pour que la montée en compétences s'appuie sur un travail en cours.
Non. C'est une mise en capacité technique concrète, exécutée sur votre véritable base de code et vos machines, centrée sur la méthode agent-augmented delivery et la maîtrise du Physical AI Stack — pas un panorama généraliste de ce qu'est l'IA.
Les deux sont possibles, bien que les sessions pratiques fonctionnent mieux avec au moins quelques journées sur site. Le programme est structuré autour de votre incrément de livraison réel, quel que soit le format.
Agent-Augmented Delivery est la méthodologie que j'utilise pour conduire chaque mission ; ce service transfère cette méthodologie à votre équipe pour qu'elle puisse l'utiliser elle-même. La méthodologie est le comment de la livraison ; ce service est le comment pour en faire la vôtre.
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30 minutes. Je diagnostique votre situation, je vous dis honnêtement si ce service convient — et sinon, lequel conviendrait.