IA & Machine Learning

Agence déploiement Hugging Face & LLM

Déployez des LLMs open-source — fine-tuning, on-premise ou cloud, confidentialité totale des données.

Cas d'usage

  • Chatbots de support client basés sur des bases de connaissances privées
  • Traitement intelligent de documents et extraction de données structurées
  • Moteurs de recommandation produit et contenu
  • Analytique prédictive pour les KPI métier et la réduction du churn
  • Automatisation des workflows par l'IA pour éliminer les tâches répétitives

Ce que nous construisons

Pipelines RAG avec bases de connaissances privées
Assistants IA conversationnels et chatbots
Systèmes d'intelligence documentaire et OCR
Systèmes de génération automatique de contenu
Modèles de détection de fraude par l'IA
Pipelines d'analyse d'images et de vidéos

Fonctionne bien avec

PythonDockerAWSOpenAI

Pourquoi nous — Tuplify Studio

Notre équipe IA a livré des systèmes RAG, des chatbots et des pipelines de vision par ordinateur en production dans la santé, le juridique et la finance. Impact mesurable, pas démos.

Questions fréquentes

Comment Hugging Face / LLM s'intègre-t-il à mon produit existant ?

Hugging Face / LLM se connecte via API. Nous construisons une couche d'intégration légère entre votre app et le service IA — pas besoin de réécrire quoi que ce soit. Vos utilisateurs voient une fonctionnalité IA ; la stack reste stable.

Mes données métier sont-elles sécurisées avec Hugging Face / LLM ?

Nous implémentons l'isolation des données, le déploiement on-premise optionnel et des pipelines d'anonymisation. Vos données métier ne servent jamais à entraîner des modèles publics.

Quelle est la précision des fonctionnalités basées sur Hugging Face / LLM ?

La précision dépend de la qualité des données et du cas d'usage. Pour le Q&A documentaire et le RAG, nous atteignons 85 à 95% de précision avec un chunking et un tuning de retrieval appropriés.

Hugging Face / LLM peut-il fonctionner en français et en arabe ?

Oui. Les LLMs modernes (OpenAI, Mistral, Llama 3) fonctionnent très bien en français et en arabe. Nous testons la qualité multilingue — dont le rendu RTL pour l'arabe — à chaque livraison.

Combien de temps prend un projet d'intégration Hugging Face / LLM ?

Une intégration de chatbot simple prend 2 à 4 semaines. Un pipeline RAG production avec ingestion documentaire, retrieval et UI prend 6 à 10 semaines. Les projets de fine-tuning complexes prennent 3 à 4 mois.

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