Chez AINOVATIV, nous sommes à l’avant-garde du paysage de l’intelligence artificielle (IA), avec une spécialisation pointue dans l’IA générative, l’IA agentique et l’ingénierie des données complexes.
Dans le domaine de l’IA Générative et de l’Ingénierie LLM, notre expertise couvre la conception de pipelines avancés de bout en bout. Nous mettons en œuvre des architectures RAG hybrides (incluant le re-ranking et le GraphRAG), le prompt engineering avancé (chain-of-thought, self-consistency, structured outputs), ainsi que le fine-tuning (PEFT, LoRA, QLoRA) et l’alignement (RLHF/DPO) pour adapter les modèles aux domaines spécifiques de manière optimale.
Dans le domaine de l’IA Agentique, AINOVATIV conçoit des systèmes autonomes fiables et robustes. Nous orchestrons des architectures multi-agents complexes impliquant la planification de tâches, la gestion de la mémoire, et l’utilisation d’outils (tool-use). En appliquant des motifs tels que ReAct et Reflexion, nous réduisons les hallucinations et garantissons des raisonnements structurés au service de l’aide à la décision.
En ce qui concerne le Traitement du Langage Naturel (TAL), nos travaux se concentrent sur la résolution de problèmes non résolus et complexes, tels que l’analyse de données textuelles fortement bruitées (issues par exemple de transcriptions ASR), l’extraction d’entités en mode few-shot, et l’indexation sémantique. Nos approches hybrides combinent les modèles Transformers de pointe et les LLMs pour une compréhension contextuelle inégalée.
L’approche Data-Centric AI est au cœur de notre méthodologie. Nous considérons la curation et la synthèse de données comme une activité de recherche fondamentale. Face au manque de données labellisées, nous déployons des techniques de weak supervision, d’active learning et de génération de données synthétiques guidée par l’IA pour entraîner et évaluer des modèles robustes sur des cas d’usage du monde réel.
Notre rigueur scientifique s’exprime à travers l’évaluation et la qualité des systèmes d’IA. Nous concevons des protocoles de tests multidimensionnels et des benchmarks sur mesure (RAGAS, LLM-as-judge) qui vont au-delà des métriques standards pour mesurer avec précision la fidélité, la pertinence et la robustesse des solutions déployées en production.
Dans le domaine de l’Ingénierie des Données et du MLOps, nous maîtrisons l’industrialisation des pipelines d’IA, depuis l’architecture Big Data (traitement distribué et temps réel) jusqu’au déploiement cloud (conteneurisation, serverless) et au monitoring continu, assurant la scalabilité et la traçabilité des usages.
Au-delà de la conception, AINOVATIV s’engage dans la transmission du savoir et la recherche. En faisant le pont entre les avancées théoriques de l’état de l’art (SOTA) et la réalité de la production industrielle, nous repoussons les limites techniques et contribuons activement au transfert de compétences par des formations pointues et des publications technologiques.
En résumé, l’engagement d’AINOVATIV est de transformer les défis complexes en solutions agentiques et génératives à fort impact. Notre savoir-faire alimente la prochaine génération de technologies d’IA, propulsant des systèmes plus intelligents, robustes et profondément ancrés dans les réalités de demain.