Axiomis conçoit, développe et déploie des systèmes logiciels structurés intégrant l'intelligence artificielle. Notre développement est lui-même assisté par IA — conception accélérée, livraison structurée, exigence architecturale intacte.
Chaque système livré repose sur des patterns architecturaux éprouvés. Modulaire, documenté, et conçu pour une maintenabilité à long terme par toute équipe technique compétente.
Nous intégrons l'intelligence artificielle comme un composant système délibéré, pas comme une fonctionnalité de surface. Sélection de modèle, architecture de pipeline de données et contraintes de déploiement sont adressées dès la conception.
Chaque sortie IA de nos systèmes est traçable jusqu'à sa donnée source. Aucune génération opaque, aucune affirmation invérifiable. Conçu pour les environnements où la responsabilité est non négociable.
Axiomis opère en tant qu'éditeur logiciel indépendant. Nos produits ne sont pas des livrables de conseil ; ce sont des plateformes conçues avec des feuilles de route définies, un versionnement et des structures de support.
Nos logiciels publiés ne sont pas séparés de notre pratique de conseil. Ils en sont l'expression directe — des décisions architecturales éprouvées en déploiement.
Six domaines de compétence technique, chacun mis en œuvre par une implémentation directe dans des systèmes de production.
Nous concevons des architectures système qui privilégient la séparation des responsabilités, des contrats d'interface clairs et une maintenabilité à long terme. Notre approche s'appuie sur des patterns éprouvés — architectures en couches, conceptions événementielles, décomposition en services — sélectionnés selon les contraintes de chaque projet plutôt que selon les tendances. Chaque décision architecturale est documentée, justifiée et conçue pour un transfert aux équipes internes.
Réduit l'accumulation de dette technique. Permet le développement parallèle entre équipes. Fournit un socle capable d'absorber l'évolution des exigences sans refonte structurelle.
Les systèmes Axiomis sont construits avec des contrats d'API documentés, des pipelines de déploiement conteneurisés et des bibliothèques de composants modulaires. Les décisions architecturales suivent la méthodologie d'évaluation ATAM et sont consignées dans des registres de décisions architecturales pour une traçabilité complète.
L'intelligence artificielle entre dans nos systèmes comme une couche architecturale définie, pas comme un ajout tardif. Nous déterminons où l'IA apporte une valeur mesurable dans un processus donné, concevons les interfaces de données qu'elle requiert, définissons ses modes de défaillance et établissons l'infrastructure de monitoring nécessaire à la fiabilité en production. Les décisions d'intégration tiennent compte des contraintes de latence, des structures de coûts et de la gestion du cycle de vie des modèles.
Prévient les échecs d'intégration courants : dérive du périmètre, coûts d'API non maîtrisés et dégradation de l'expérience utilisateur. Produit des fonctionnalités IA opérationnelles de manière fiable dans des paramètres définis dès le premier déploiement.
L'intégration suit un cadre d'évaluation structuré couvrant la maturité des données, l'adéquation du modèle, les exigences d'infrastructure et les contraintes de gouvernance. Chaque intégration est accompagnée d'un modèle de coûts, d'une référence de performance et d'une stratégie de repli.
La sélection de modèles chez Axiomis est un processus d'évaluation structuré, pas un choix par défaut vers l'API la plus visible. Nous évaluons les modèles sur des benchmarks spécifiques à la tâche, analysons les ratios performance/coût, testons la latence d'inférence sous charge réaliste et vérifions la compatibilité des licences. Quand c'est pertinent, nous implémentons des architectures hybrides combinant API commerciales et modèles hébergés localement pour optimiser coûts, confidentialité ou latence.
Élimine le risque de dépendance fournisseur. Optimise les coûts opérationnels en adaptant la capacité du modèle à la complexité de la tâche. Fournit une base documentée pour les décisions de modèle, facilitant les réévaluations futures.
Notre protocole d'évaluation inclut un benchmarking standardisé entre modèles candidats, une projection des coûts selon les patterns d'utilisation attendus, un profilage de latence et une revue de conformité. Les résultats sont documentés dans une matrice de sélection accessible à toutes les parties prenantes.
La génération augmentée par récupération (RAG) est un pattern architectural central de nos systèmes IA. Nous concevons des pipelines de connaissances qui ingèrent, indexent et servent des documents spécifiques au domaine aux modèles de langage avec une attribution complète des sources. Chaque réponse générée est ancrée dans un matériau source identifiable, avec des mécanismes de citation permettant la vérification par l'utilisateur final. Nos systèmes opèrent exclusivement sur les données fournies par le client, garantissant une traçabilité complète et éliminant toute dépendance aux connaissances non contrôlées du pré-entraînement.
Produit des sorties IA auditables et vérifiables. Satisfait les exigences réglementaires en matière de documentation source dans les environnements santé, finance et juridique. Construit la confiance de l'utilisateur final par une attribution transparente.
Les implémentations RAG utilisent des bases de données vectorielles avec des stratégies de découpage configurables, un scoring de pertinence et une extraction de citations obligatoire. Les pipelines de traitement documentaire gèrent PDF, données structurées et semi-structurées avec préservation des métadonnées. Le fonctionnement exclusif sur sources est appliqué au niveau système.
Les systèmes IA introduisent des exigences de gouvernance spécifiques qui dépassent la sécurité applicative traditionnelle. Nous adressons l'atténuation des injections de prompt, le filtrage des sorties, la conformité en matière de résidence des données, le contrôle d'accès aux bases de connaissances sensibles et l'implémentation de pistes d'audit. L'architecture de sécurité est intégrée dès la phase de conception, non appliquée rétroactivement.
Permet le déploiement dans les secteurs réglementés sans risque de non-conformité. Fournit une architecture de sécurité documentée à des fins d'audit. Prévient les fuites de données à travers les surfaces d'interaction IA.
Les mesures de sécurité incluent un contrôle d'accès basé sur les rôles pour les référentiels documentaires, des couches de sanitisation des entrées, une validation des sorties contre des contraintes définies et une journalisation exhaustive des interactions. Les cadres de gouvernance sont adaptés aux exigences réglementaires sectorielles.
Nos architectures de déploiement sont conçues pour la production dès le départ. Nous implémentons des services conteneurisés, des pipelines de déploiement automatisés, un monitoring de santé et des configurations de mise à l'échelle horizontale. Les décisions d'infrastructure tiennent compte des exigences spécifiques à l'IA : allocation GPU pour l'hébergement de modèles locaux, stratégies de cache pour les calculs d'embeddings et gestion de charge pour les dépendances API externes.
Assure des performances constantes à mesure que l'utilisation croît. Élimine l'incertitude de déploiement grâce à une infrastructure reproductible. Réduit les coûts opérationnels par une utilisation efficiente des ressources.
L'infrastructure est gérée par conteneurisation Docker, pipelines CI/CD et pratiques d'infrastructure-as-code. Le monitoring couvre les métriques applicatives, les indicateurs de performance des modèles et le suivi des coûts sur l'ensemble des dépendances de services IA.
Chaque produit est une application directe de notre méthodologie architecturale. Ils démontrent, en production, les principes d'intégration que nous apportons à chaque mission.
Les étudiants en médecine font face à un double défi : accéder à des connaissances cliniques structurées issues de sources vérifiées, et s'entraîner à la prise de décision dans des situations cliniques réalistes. Les outils existants reposent soit sur des sorties génératives non contrôlées, soit sur du contenu statique inadapté aux parcours individuels. Aucune plateforme ne combine recherche médicale sourcée et simulation de cas cliniques interactive dans un environnement pédagogique cohérent.
Synaps AI articule deux modules complémentaires. Le moteur RAG opère exclusivement sur des documents PDF médicaux importés : découpage granulaire, recherche sémantique et réponses avec citation obligatoire du document, de la page et du passage source — l'accès aux connaissances pré-entraînées du modèle est bloqué au niveau système. Le simulateur de cas cliniques génère des scénarios interactifs et ultra-complets — anamnèse, examen clinique, résultats paracliniques, décisions thérapeutiques — construits à partir des mêmes sources importées. L'étudiant progresse en temps réel à travers chaque cas, confronté aux mêmes incertitudes que dans la pratique réelle.
Les étudiants disposent de deux leviers pédagogiques complémentaires : une recherche médicale sourcée et vérifiable pour consolider les connaissances, et des cas cliniques interactifs ultra-complets pour développer le raisonnement en conditions réalistes. Les enseignants peuvent valider l'exactitude de toute sortie en la confrontant directement à ses sources citées. La plateforme soutient un apprentissage actif et progressif, sans le déficit de confiance inhérent à la génération IA non contrôlée.
Les PME gèrent leurs connaissances opérationnelles critiques à travers des systèmes fragmentés — documents, tableurs, fils d'e-mails et processus informels. Cette fragmentation crée des goulots d'étranglement dans la prise de décision, une perte de connaissances institutionnelles lors des transitions de personnel et une incapacité à exploiter systématiquement les données opérationnelles accumulées.
ATLAS fournit une couche IA structurée au-dessus de la documentation et des données opérationnelles de l'entreprise. La plateforme ingère, indexe et rend interrogeable la base de connaissances interne d'une organisation via des interfaces en langage naturel. Elle s'intègre aux systèmes de gestion documentaire existants et fournit un contrôle d'accès basé sur les rôles pour garantir la gouvernance de l'information. Les interactions IA sont journalisées et auditables.
Les décisions opérationnelles s'appuient sur l'ensemble des connaissances institutionnelles disponibles. Le temps d'intégration des nouveaux collaborateurs est réduit grâce à un accès structuré aux procédures documentées. La rétention des connaissances ne dépend plus de la disponibilité individuelle.
Chaque défi que nous résolvons dans nos propres produits — attribution des sources, gouvernance des données, orchestration de modèles — est directement transférable aux missions clients. Nos logiciels publiés sont notre référence la plus concrète.
Nous travaillons avec des organisations où l'intégration de l'IA exige rigueur, responsabilité et réflexion structurelle à long terme.
Des entreprises en croissance qui ont dépassé leur outillage initial. Les processus internes reposent sur une coordination manuelle, des flux de travail non documentés et des sources de données fragmentées. L'organisation reconnaît le besoin de systèmes structurés mais ne dispose pas des ressources techniques internes pour les concevoir et les implémenter.
La connaissance opérationnelle réside dans les collaborateurs plutôt que dans les systèmes. L'automatisation des processus est ponctuelle et fragile. L'adoption de l'IA est au mieux exploratoire — des expérimentations isolées sans stratégie d'intégration ni résultats mesurables. Les décisions techniques sont guidées par le marketing fournisseur plutôt que par l'analyse architecturale.
Nous fournissons le socle architectural dont les organisations en croissance ont besoin. En partant d'une évaluation approfondie des systèmes et flux de travail existants, nous concevons des stratégies d'intégration qui introduisent l'IA là où elle apporte une amélioration opérationnelle quantifiable. Nos implémentations sont modulaires et documentées, permettant aux équipes internes de les maintenir et de les étendre de manière autonome.
Les organisations opérant dans la santé, la finance, l'industrie ou d'autres secteurs réglementés font face à des exigences strictes en matière de gouvernance des données, de pistes d'audit et de vérifiabilité des sorties. L'adoption de l'IA dans ces environnements est freinée non par la faisabilité technique mais par les enjeux de conformité, de traçabilité et de responsabilité.
Les outils IA standards offrent des garanties insuffisantes pour un usage réglementé. Les sorties génératives ne peuvent pas être tracées jusqu'à des sources vérifiées. Les pipelines de traitement de données n'offrent pas l'auditabilité requise pour la certification de conformité. Les parties prenantes internes ne sont pas en mesure d'évaluer la fiabilité des sorties IA au regard des normes réglementaires.
Nos systèmes sont conçus pour les environnements où chaque sortie doit être imputable. Les architectures RAG exclusives sur sources garantissent que toutes les réponses IA sont traçables jusqu'à des documents vérifiés. Le contrôle d'accès, la journalisation d'audit et les configurations de résidence des données sont intégrés à l'architecture dès la phase de conception. Nous fournissons la documentation et les preuves techniques nécessaires aux processus de revue de conformité.
Les agences digitales et cabinets de conseil servent des clients qui exigent de plus en plus des livrables enrichis par l'IA. Ces structures possèdent une forte expertise métier et des relations clients solides, mais nécessitent un partenaire d'implémentation technique capable de livrer une intégration IA de niveau production sans compromettre les standards architecturaux.
Les demandes clients en matière de fonctionnalités IA dépassent la capacité technique interne. La sous-traitance à des développeurs généralistes produit des implémentations fragiles qui génèrent un surcoût de support continu. Il n'existe pas de partenaire technique fiable qui comprenne à la fois les exigences de conception IA et les contraintes de livraison d'une activité de service.
Axiomis intervient comme partenaire d'intégration technique, pas comme sous-traitant. Nous travaillons dans le cadre de livraison de l'agence pour concevoir et implémenter des composants IA répondant aux standards de production. Nos livrables incluent une documentation complète, des procédures de déploiement et un transfert de compétences — garantissant que l'agence conserve la maîtrise et la confiance client tout au long de la mission.
Un processus de mission structuré, de l'évaluation initiale au déploiement en production et à l'évolution continue.
Chaque mission débute par une évaluation exhaustive du paysage technique existant, des processus métier et des objectifs stratégiques. Nous cartographions les systèmes en place, identifions les points d'intégration, évaluons la maturité des données et définissons les résultats précis que le projet doit livrer. Cette phase produit un diagnostic documenté qui sert de fondation à toutes les décisions architecturales ultérieures. Aucune hypothèse — uniquement des contraintes vérifiées et des exigences validées.
À partir des livrables d'analyse, nous concevons l'architecture du système. Cela inclut la décomposition en composants, les définitions d'interfaces, les spécifications de flux de données, les points d'intégration IA, la sélection de modèle, les exigences d'infrastructure et l'architecture de sécurité. Chaque décision est documentée avec sa justification et ses arbitrages. L'architecture est revue avec les parties prenantes avant le début de l'implémentation, assurant l'alignement entre conception technique et objectifs métier.
Le développement suit l'architecture validée avec des jalons structurés et une livraison progressive. Nous implémentons par incréments modulaires — assistés par IA à chaque étape de génération, revue et validation du code — pour une cadence de livraison accélérée sans compromis sur la qualité. Les composants IA font l'objet d'une validation spécifique sur des paramètres d'exactitude, de latence et de coût définis. Le code est documenté, versionné et structuré pour être maintenable par des équipes au-delà des développeurs d'origine.
Avant le déploiement en production, chaque système fait l'objet d'une validation exhaustive. Cela inclut les tests fonctionnels, le benchmarking de performance sous charge réaliste, l'évaluation de sécurité et une évaluation spécifique à l'IA — vérification de l'exactitude sur des jeux de test, justesse de l'attribution des sources et comportement en cas limites. Les résultats de validation sont documentés et partagés avec les parties prenantes sous forme de bilan de préparation au déploiement.
Les systèmes en production nécessitent une attention continue. Nous mettons en place l'infrastructure de monitoring, définissons les références de performance et implémentons les alertes en cas de dégradation. À mesure que les modèles IA évoluent et que les exigences métier changent, l'architecture supporte l'amélioration itérative sans refonte structurelle. La documentation de transfert de compétences garantit que les équipes clientes peuvent opérer et étendre le système de manière autonome. Nos structures de mission incluent des accords de support à long terme optionnels pour un accompagnement architectural continu.
La société a été fondée sur un constat direct : la distance entre les capacités de la recherche en IA et un déploiement fiable en production est un problème de conception et d'architecture, pas de marketing. La plupart des organisations ne manquent pas d'accès aux modèles d'IA. Elles manquent de la discipline architecturale pour les intégrer dans des systèmes maintenables, auditables et opérationnellement solides.
Axiomis comble ce fossé. Nous concevons des systèmes où chaque interaction IA est traçable jusqu'à sa source, chaque décision architecturale est documentée et chaque déploiement est reproductible. Notre développement est assisté par IA à chaque étape — un avantage que nous étendons directement aux projets de nos clients. Nos logiciels publiés — Synaps AI et ATLAS — sont construits selon les mêmes principes et méthodes que nous appliquons dans les missions clients. Ils servent à la fois d'outils fonctionnels et de démonstrations concrètes de notre approche de conception.
Nous opérons avec un périmètre délibéré. Nous ne recherchons pas la croissance par le volume ni ne nous positionnons sur chaque technologie émergente. Nous nous concentrons sur ce que nous faisons avec une compétence vérifiée : l'architecture logicielle structurée avec une intelligence artificielle intégrée et gouvernée.
La conception système précède l'implémentation. Chaque composant existe au sein d'une architecture documentée qui définit ses responsabilités, ses interfaces et ses contraintes.
Les sorties IA sont imputables. Chaque réponse générée, recommandation ou classification est traçable jusqu'à ses données d'entrée et son pipeline de traitement.
Notre travail est conçu pour survivre à notre intervention. Documentation, structure du code et transfert de compétences font partie intégrante de chaque mission, pas des additions optionnelles.
Nous nous engageons sur ce que nous pouvons livrer avec une compétence vérifiée. Le périmètre est défini par l'évaluation technique, pas par l'ambition commerciale.
Les logiciels publiés sont notre référence la plus directe. Synaps AI et ATLAS démontrent nos méthodes dans des systèmes opérationnels, pas dans des présentations.
Les systèmes sont conçus pour le changement. Architectures modulaires, interfaces versionnées et registres de décisions documentés permettent une évolution contrôlée dans le temps.
Sélectionnez la catégorie correspondant à votre demande. Nous répondons à toute communication sous deux jours ouvrés.
Vous avez un projet défini ou un défi technique nécessitant une expertise en intégration IA et architecture logicielle. Nous évaluerons la faisabilité, discuterons du périmètre et déterminerons si nos compétences correspondent à vos exigences.
Démarrer un échangeVous êtes intéressé par Synaps AI ou ATLAS et souhaitez une démonstration guidée des capacités, de l'architecture et des principes opérationnels de la plateforme. Les démonstrations sont conduites dans un format structuré couvrant fonctionnalités, conception technique et options de déploiement.
Demander une démoVous représentez une agence, un cabinet de conseil ou une entreprise technologique à la recherche d'un partenaire d'intégration technique pour des projets liés à l'IA. Nous collaborons dans des cadres de livraison établis et pouvons intervenir en tant que partenaire technique en marque blanche si nécessaire.
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