Ga naar inhoud
Hyperion Consulting
  • Productsysteem
  • Capaciteiten
  • Sectoren
  • Opdrachten
  • Bewijs
  • Over Mij
Bespreek uw product
Hyperion Consulting logo - Physical AI and industrial AI consulting

Beslisengineering voor Physical AI — volledig productleiderschap en architectuur over oplossing, systeem, software, data en AI.

Diensten

  • Productsysteem
  • Sectoren
  • Opdrachten
  • Productbeslissingsreview
  • Productleiderschapsprogramma
  • Partner voor operationeel productleiderschap
  • Bespreek uw product

Bedrijf

  • Capaciteiten
  • Bewijs
  • Inzichten
  • Over Mij
  • Levering & Vertrouwen
  • Bronnen
  • Contact
PrivacybeleidGebruiksvoorwaardenAlgemene VoorwaardenJuridische KennisgevingToegankelijkheidVerzoek BetrokkenenrechtenEU Online Geschillenbeslechting (opent in een nieuw tabblad)Nieuwsbrief
(opent in een nieuw tabblad)(opent in een nieuw tabblad)(opent in een nieuw tabblad)(opent in een nieuw tabblad)
◆Forbes Tech Council(opent in een nieuw tabblad)◆AI-ambassadeur van de Franse overheid(opent in een nieuw tabblad)◆FranceNum Activateur(opent in een nieuw tabblad)
© 2026 Hyperion Consulting.
92100 Boulogne-Billancourt, France

Toegepaste AI-systemen

Intelligentie die haar plaats in het product verdient.

Hyperion verbindt productintentie, systeemarchitectuur, datasets en evaluatie voordat er wordt gekozen voor RAG, fine-tuning, een taakspecifiek klein taalmodel — of helemaal geen model.

Het doel is niet méér AI. Het is het minst complexe systeem dat onder echte operationele beperkingen aan de acceptatienorm van het product kan voldoen.

Bespreek de systeembeslissingOpen het Product System
Kaart van een toegepast AI-systeem met vier verbonden pijlers: edge-intelligentie, beheerste kennissystemen, data- en evaluatiesystemen en missiekritische architectuur.
AA / SYS

Productarchitectuur voor toegepaste AI

  1. P01Edge-intelligentie
  2. P02Beheerste kennissystemen
  3. P03Data-, evaluatie- en leersystemen
  4. P04Missiekritische architectuur
ProductArchitectuurBewijsOperaties

Vier verbonden pijlers

Een model is één component. Het product is het hele systeem.

Elke pijler lost een ander productierisico op. Ze worden samen ontworpen omdat modelgedrag, datakwaliteit, architectuur en veldoperaties elkaar beïnvloeden.

  • P01

    Edge-intelligentie

    Taakspecifieke SLM's en compacte multimodale intelligentie

    Begrensde intelligentie voor producten waarbij latency, privacy, vermogen, connectiviteit of offline werking bepalen wat haalbaar is.

    Te nemen beslissingen

    • Beoogde taak, baseline zonder model en meetbare acceptatienorm
    • Route voor basismodel, aanpassing, distillatie en kwantisatie
    • Kaders voor latency, geheugen, vermogen, kosten, updates en rollback

    Mogelijke beslisartefacten

    • Beslisdocument voor model en implementatie
    • Specificatie voor edge-evaluatie en rollback
    Verken open-weightmodellen
  • P02

    Beheerste kennissystemen

    Industriële RAG, retrieval en gezaghebbende operationele kennis

    Kennisproducten die bronautoriteit, rechten, herkomst en onthouding bewaren in plaats van onzekerheid achter vloeiende antwoorden te verbergen.

    Te nemen beslissingen

    • Autoriteit, eigendom, toegangsrechten en wijzigingsbeheer van de corpus
    • Zoeken, hybride retrieval, reranking, bronvermelding en onthoudingsgedrag
    • Grenzen voor offline, edge, meertaligheid en operatorworkflows

    Mogelijke beslisartefacten

    • Kennis- en retrievalarchitectuur
    • Evaluatieplan voor grounding, rechten en antwoordkwaliteit
    Verken industriële RAG
  • P03

    Data-, evaluatie- en leersystemen

    De bewijsinfrastructuur achter elk intelligent gedrag

    Datasets, simulaties, evaluatiesuites en feedbacklussen als beheerste productassets in plaats van eenmalige input voor een modelbouw.

    Te nemen beslissingen

    • Scenariodekking, dataherkomst, rechten, kwaliteit en versiebeheer
    • Mix van offline-, simulatie-, hardware-in-the-loop- en veldevaluatie
    • Regressie, leren van incidenten, monitoring en vrijgavedrempels

    Mogelijke beslisartefacten

    • Data- en evaluatiespecificatie
    • Acceptatiematrix en ontwerp van de leerlus
    Bekijk het Product System
  • P04

    Missiekritische architectuur

    Product-, solution-, systeem- en softwarearchitectuur

    Een verantwoordelijke architectuur over hardware, software, AI, data, besturing, veiligheid, cybersecurity, mensen, edge en cloud — ontworpen voor falen én nominale werking.

    Te nemen beslissingen

    • Systeemgrens en verdeling tussen AI en deterministische verantwoordelijkheid
    • Hardware, edge, cloud, interfaces, leveranciers en integratieroute
    • Faalsgedrag, menselijke autoriteit, cybersecurity en beheerbaarheid

    Mogelijke beslisartefacten

    • Systeemcontext, interfaces en architectuurbeslissingen
    • Specificatie voor falen, assurance en operationele grenzen
    Verken embedded- en edgesystemen

De ladder van de minst complexe oplossing

Complexiteit moet door bewijs worden toegelaten.

Begin op de laagste trede die aan de acceptatiecriteria kan voldoen. Ga alleen omhoog wanneer gemeten tekortkomingen de extra data-, infrastructuur-, assurance- en operationele last rechtvaardigen.

  1. D00

    Workflow, regels of deterministische besturing

    Gebruik wanneer

    Het gedrag kan zonder geleerd model worden gespecificeerd, getest en onderhouden.

    Ga alleen verder wanneer

    Gemeten variatie maakt de begrensde regelset onvoldoende.

  2. D01

    Retrieval vóór generatie

    Gebruik wanneer

    Het probleem is het vinden van gezaghebbende informatie, dossiers of procedures.

    Ga alleen verder wanneer

    Zoeken en een deterministische workflow voldoen niet aan de beslisbehoefte van de gebruiker.

  3. D02

    Algemeen model met beheerste context

    Gebruik wanneer

    Een bestaand model met gecontroleerde retrieval voldoet aan taak, grounding en risicokader.

    Ga alleen verder wanneer

    Evaluatie toont structureel taak- of domeinfalen dat context niet kan oplossen.

  4. D03

    Pas een bestaand model aan

    Gebruik wanneer

    Fine-tuning of parameterefficiënte aanpassing kan een begrensd en aangetoond vaardigheidstekort corrigeren.

    Ga alleen verder wanneer

    Het aangepaste model mist nog steeds eisen voor implementatie, kosten, latency of controle.

  5. D04

    Distilleer en optimaliseer een taakspecifiek SLM

    Gebruik wanneer

    Een kleiner model kan het vereiste gedrag behouden binnen strengere kaders voor edge, privacy of kosten.

    Ga alleen verder wanneer

    Geen beschikbare modelfamilie kan via aanpassing of distillatie aan de aangetoonde eis voldoen.

  6. D05

    Train een model vanaf nul

    Gebruik wanneer

    De eis is strategisch, voldoende onderscheidend en ondersteund door verdedigbare data, kapitaal en lifecycle-eigenaarschap.

    Ga alleen verder wanneer

    Dit is de uitzonderlijke laatste trede, niet de standaardbestemming.

Verantwoording vóór implementatie

Eén besliseigenaar. Een expliciete leveringsgrens.

Hyperion bewaakt de samenhang van product- en architectuurbeslissingen. Implementatie wordt nooit verondersteld: de opdracht benoemt wat Hyperion direct uitvoert, wat bij de engineering van de klant blijft en waarvoor gekwalificeerde specialisten nodig zijn.

01 / DIRECT

Direct geleid door Hyperion

Het beslissysteem blijft van begin tot eind verantwoordelijk.

  • Productintentie, beoogd gebruik, niet-doelen en systeemgrens
  • Beslissingen over solution-, systeem- en softwarearchitectuur
  • Datastrategie, evaluatieontwerp en acceptatiedrempels
  • Verdeling tussen AI en deterministische functies en grenzen van menselijke autoriteit
  • Beslissingen over leverancier, model, platform en implementatieroute
  • Bewijsreviews, vrijgavepoorten en wijzigingsgovernance
02 / SCOPED

Afgebakend vóór toezegging

Implementatie-eigenaarschap volgt de eis, het bewijs en het beschikbare team — niet een algemene belofte.

  • Implementatie van prototypes, retrieval en evaluatieharnassen
  • Modelaanpassing, distillatie, kwantisatie en edge-packaging
  • Data-engineering, labeloperaties en pipelines voor synthetische data
  • Integratie van platform, MLOps, vloot, cloud en bedrijfssystemen
  • Onafhankelijk werk voor veiligheid, security, compliance en certificering
  • Productieoverdracht, ondersteuning en doorlopend operationeel eigenaarschap

Vóór de start benoemt het voorstel verantwoordelijke eigenaren, omgevingen, acceptatiebewijs, overdrachtsvoorwaarden en doorlopende verantwoordelijkheden voor model, data en wijzigingen.

Beslisklare artefacten

Wat een afgebakende opdracht kan opleveren

De artefacten volgen de voorliggende beslissing. Ze worden in scope geselecteerd en zijn geen generieke belofte voor elke opdracht.

  • A01

    Product- en architectuurbeslispakket

    Beoogd gebruik, systeemgrens, alternatieven, architectuurbeelden, interfaces, beslisrecords en een aanbeveling om te bouwen, kopen, samenwerken of stoppen.

  • A02

    Data- en evaluatiespecificatie

    Scenariotaxonomie, data-eisen, herkomst, evaluatiesuites, acceptatiedrempels, regressiebeleid en plan voor veldbewijs.

  • A03

    Technisch assurancepakket

    Faalscenario's, dreigings- en misbruikgevallen, menselijk toezicht, grounding- en onthoudingsgedrag, rollbackvoorwaarden en bewijshiaten.

  • A04

    Operationeel en wijzigingsbeheerplan

    Vrijgavepoorten, model- en dataversies, observeerbaarheid, leren van incidenten, leveranciersverantwoordelijkheden, overdracht en lifecycle-eigenaarschap.

Kies het systeem voordat u het model kiest.

Breng de productbeslissing, de operationele beperkingen en het beschikbare bewijs mee. De eerste taak is het bepalen van de eenvoudigste geloofwaardige route.

Bespreek de systeembeslissingModelstrategiediagnoseBekijk opdrachtopties