Feuille de route en 10 étapes pour mettre l’IA en production en B2B : cadrage du cas d’usage, architecture ML/GenAI, préparation des données, MLOps/LLMOps et gouvernance.
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Guide pragmatique pour intégrer l’IA et les LLM dans les workflows : choix des cas d’usage, architecture de référence, MLOps, gouvernance et mesure du ROI.
Guide pratique pour développer des apps mobiles boostées par l’IA : arbitrages on-device vs cloud, architecture, boucles data, MLOps, confidentialité et déploiement.
Un guide pratique pour réduire les coûts IA et LLM : unit economics, optimisation des tokens et des pipelines, et garde-fous MLOps sans sacrifier la qualité.
Une feuille de route pragmatique pour déployer l’IA en B2B : prioriser les cas d’usage, préparer les données, concevoir l’architecture, industrialiser avec MLOps et mesurer la valeur.
Guide pratique pour déployer la vision par ordinateur en agriculture : cas d’usage, stratégie data, edge‑to‑cloud, KPI et pièges de mise en production.