deepsense.ai
deepsense.ai · Programmation
deepsense.ai est un cabinet d'IA appliquée qui conçoit, construit et exploite des agents IA d'entreprise, des systèmes RAG et des pipelines MLOps, avec 120 ingénieurs et 200 projets livrés.
À propos de deepsense.ai
What Is deepsense.ai
deepsense.ai est un cabinet de conseil en IA qui accompagne un projet d'entreprise du business case jusqu'au système en production. Le périmètre couvre le développement IA sur mesure sur vos données internes, les agents, l'évaluation de modèles, le MLOps, la vision par ordinateur et les déploiements en périphérie. Parmi ses clients figurent Sky, Volkswagen, Nielsen, NOAA, Zebra Technologies, Brainly et DocPlanner.
La société a été créée en 2014 et opère aujourd'hui depuis Varsovie et Palo Alto avec environ 120 spécialistes. Elle est partenaire officiel d'OpenAI, d'Anthropic, de Google Cloud, d'AWS, de LangChain et d'ElevenLabs, et publie des projets open source comme ragbits, une bibliothèque Python pour des pipelines RAG agentiques, et db-ally, un outil d'interrogation de données structurées avec un LLM.
La limite tient au mode d'achat. Il n'y a ni produit en libre-service, ni tarif public, ni offre gratuite pour tester avant de signer. Tout démarre par un échange de cadrage, ce qui convient aux entreprises dotées d'un budget et d'un processus réel à corriger, et agace ceux qui veulent un logiciel disponible tout de suite.
Getting Started
- Prenez un premier rendez-vous et décrivez le processus à améliorer, avec les sources de données et les systèmes concernés.
- Menez une phase de cadrage ou de conseil pour choisir un cas d'usage, fixer les indicateurs de réussite et estimer le coût et le risque.
- Construisez un prototype sur vos propres données, puis examinez les résultats d'évaluation avant de valider le développement complet.
- Déployez le système dans votre compte cloud avec supervision, contrôle des accès et documentation que votre équipe peut reprendre.
- Formez les équipes internes pendant la livraison, pour que le programme IA continue après le départ des consultants.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de deepsense.ai.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Responsables IA de grands groupes avec un pilote bloqué
- Secteurs réglementés
- Organisations produit qui ajoutent des fonctions IA
- Scaleups sans équipe machine learning expérimentée
Tâches
- Construire des agents IA pour entreprises qui répondent à partir de documents internes, appelle des outils et passe la main à un humain quand la confiance baisse.
- Préparer des jeux d'évaluation de LLM et lancer des notations, pour que les changements de modèle se mesurent au lieu de se discuter.
- Mettre en place des services MLOps pour déployer, superviser et réentraîner des modèles déjà présents dans l'entreprise.
- Ajouter de la vision par ordinateur ou de l'inférence en périphérie à un processus physique, comme le contrôle qualité sur une ligne de production ou la saisie de documents sur le terrain.
- Rédiger une feuille de route IA qui nomme les trois premiers cas d'usage, les lacunes de données et le coût de chaque étape.
Cas d'usage
- Un proof of concept a convaincu le comité et doit maintenant passer la revue de sécurité, les achats et une base réelle d'utilisateurs.
- Une équipe pharma ou santé a besoin d'un assistant qui cite ses sources et conserve une trace de relecture pour les questions réglementaires.
- Une entreprise veut uniformiser la façon dont chaque service construit ses pipelines RAG, pour éviter que cinq piles différentes partent en production.
Fonctionnalités clés
Agents IA et livraison d'IA générative
deepsense.ai construit des agents qui exécutent une tâche, pas qui tiennent une conversation. Le périmètre habituel couvre l'appel d'outils, la recherche sur les connaissances internes, les garde-fous et une étape de relecture humaine pour les décisions à risque. La livraison comprend le jeu d'évaluation qui prouve que l'agent fonctionne toujours après un changement de modèle.
RAG agentique avec ragbits
ragbits est la bibliothèque Python open source de la société pour les pipelines RAG, et elle montre comment l'équipe aborde la recherche documentaire. Elle fournit des composants modulaires pour l'ingestion, les embeddings, le réordonnancement et la génération, plus une couche d'interface pour le chat. Comme elle est publique, l'équipe cliente peut lire le code avant de signer quoi que ce soit.
Jeux d'évaluation de LLM et de VLM
Les promesses de qualité d'un modèle sont difficiles à vérifier sans jeu de test. L'équipe construit des jeux d'évaluation pour les modèles texte et vision, définit les critères de notation avec des experts métier et compare les résultats quand un nouveau modèle sort. Le livrable est un chiffre qu'un chef de produit peut défendre en réunion.
MLOps et infrastructure de production
Les services MLOps couvrent la partie ingrate : déploiement en conteneurs, ordonnancement des GPU, supervision, détection de dérive et déclencheurs de réentraînement. Un cas publié rapporte 96,3 % d'utilisation moyenne des GPU sur un entraînement de 32 GPU après réglage de l'environnement distribué. Ce travail décide si un modèle reste abordable à exploiter.
Serveurs MCP sur mesure et intégrations de plateforme
Pour les équipes qui standardisent sur Claude, ChatGPT Enterprise ou Gemini, la société construit des serveurs MCP sur mesure qui exposent données et outils internes à ces assistants avec des permissions contrôlées. C'est la voie pratique quand un assistant commercial doit atteindre un entrepôt privé ou un système legacy sans ouvrir d'accès direct à la base.
Conseil et programmes d'adoption de l'IA
Une mission de conseil dure souvent de quatre à huit semaines et se termine par une décision, pas par un jeu de slides : quel cas d'usage financer, quel fournisseur choisir, combien coûtera la construction et qui en sera propriétaire en interne. La société anime aussi des ateliers pour qu'un groupe interne continue à construire après le contrat.
Avantages et inconvénients
Avantages
- La livraison couvre stratégie, ingénierie et exploitation dans un seul contrat, donc personne n'a à traduire entre un cabinet de stratégie et un studio de développement.
- Le statut de partenaire officiel d'OpenAI, d'Anthropic, de Google Cloud et d'AWS donne accès en amont aux changements de plateforme et un contact direct avec les ingénieurs des fournisseurs.
- Le travail open source sur ragbits et db-ally permet de juger la qualité du code avant le premier rendez-vous.
- L'expérience des secteurs réglementés se voit dans la méthode, avec évaluation, traçabilité et relecture humaine comme parties standard du projet.
- Les équipes peuvent travailler aux côtés des salariés internes, ce qui transfère les compétences au lieu de laisser une boîte noire.
Inconvénients
- Faute de tarif public, préparer un budget impose d'abord un échange commercial, ce qui ralentit les petites équipes.
- Il n'y a ni offre en libre-service ni essai, donc impossible de commander un petit projet sans contrat.
- Le ticket minimum et le positionnement grands comptes rendent le cabinet peu adapté à un fondateur solo avec une idée à 2 000 dollars.
- Les délais dépendent de l'accès aux données et de la revue de sécurité du client, deux étapes souvent plus longues que la construction elle-même.
Questions fréquentes
La société construit des systèmes d'IA pour les entreprises et aide ensuite à les exploiter. Le travail va des agents IA et de la recherche d'entreprise à la vision par ordinateur, au MLOps et à des missions de conseil qui aboutissent à une feuille de route financée.
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