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100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA

4,7/5 sur Trustpilot

Fine-tuning & modèles sur mesure

Des modèles IA spécialisés sur votre métier, pas des modèles génériques

Quand le prompt ne suffit plus, on entraîne un modèle sur votre vocabulaire, vos données et votre style. Sur modèles propriétaires ou open-source, hébergés chez vous ou en Europe, opérés en production.

  • Fine-tuning, distillation et alignement, sur modèles propriétaires ou open-source
  • Entraînés sur vos données réelles, évalués sur vos métriques métier
  • Coûts d'inférence maîtrisés, choix du modèle dicté par votre besoin

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Réponse en moins d'une heure ouvrée

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100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA

  • Logo Safran en blanc : un S encerclé d'un arc suivi du nom Safran en capitales
  • Logo Heineken : le nom de la marque en lettres blanches sur fond transparent
  • Logo du ministère de l'Intérieur en blanc : bloc Marianne, nom du ministère et devise Liberté, Égalité, Fraternité
  • Logo BlaBlaCar : le nom de la plateforme de covoiturage en lettres blanches
  • Logo Abeille Assurances : pictogramme d'abeille suivi du nom de l'assureur
  • Logo C. Steinweg Group
  • Logo CCCA
  • Logo SuperHote en blanc sur fond transparent
  • Logo DataBird : le nom de l'école de formation data en lettres blanches
  • Logo HelloSafe : le nom du comparateur d'assurances en lettres blanches
  • Logo BTP CFA Île-de-France : trois losanges superposés traversés de barres obliques, suivis du nom du centre de formation
  • Logo BTP CFA Occitanie : losange jaune posé sur des feuilles et des barres obliques, au-dessus du nom du réseau et de la mention Campus des métiers de la Construction
  • Logo Hemerion en blanc : deux barres obliques suivies du nom hemerion en minuscules
  • Logo Liveblocks : pictogramme géométrique suivi du nom de l'éditeur en lettres blanches
Impact mesuré

Des résultats mesurés en production, pas en comité

Équipe JUWA en session de travail

Une approche terrain, centrée sur l'impact mesurable. Nous auditons vos processus avant de transformer.

−55 %

de temps sur les tâches ciblées

Un modèle qui parle votre métier traite vos cas d'usage plus vite et plus juste qu'un modèle générique.

100 %

souverain

Modèles déployés en Europe ou sur votre infrastructure, propriétaires ou open-source selon le besoin. Vos données d'entraînement ne quittent jamais votre périmètre.

12 mois

de TMA incluse

Ré-entraînement, suivi de la dérive et amélioration continue : le modèle reste performant dans la durée.

Partenariats & agréments

AnthropicPartenaire AnthropicNos assistants et agents s'appuient sur les modèles Claude.
République françaiseAgréé CIINos prestations ouvrent droit au Crédit d'Impôt Innovation pour les PME éligibles.
Hébergement souverainModèles déployés en UE ou sur vos serveurs, IP jamais exposée.

Comprendre vos enjeux

Le prompt ne suffit plus, et un POC de démo ne tient pas en production.

Un prompt bien tourné vous mène loin, mais pas partout. Passé un certain niveau d'exigence (vocabulaire métier, format strict, volume, coût), il faut un modèle qui a vraiment appris votre contexte.

Deux ingénieurs passent en revue du code Python écrit à la main sur une paroi vitrée, ordinateur portable en main

Vous n'avez pas besoin d'un énième POC. Vous avez besoin d'une IA en production, intégrée à votre SI, qui tient dans la durée.

Le prompt ne suffit plus

Prompts à rallonge, résultats instables, plafond de qualité atteint.

Votre vocabulaire mal compris

Le modèle générique ignore votre jargon, vos référentiels, vos codes.

Coûts d'inférence qui filent

Des prompts de plus en plus longs pour compenser, la facture qui grimpe.

Dépendance à un modèle fermé

Prix, disponibilité et confidentialité subis, sans maîtrise de votre IA.

Notre approche

On maîtrise toutes les techniques, sur modèles propriétaires comme open-source

  • LoRA & QLoRA

  • Fine-tuning complet

  • Distillation

  • Alignement (RLHF / DPO)

  • Hybride RAG + fine-tuning

  • Optimisation d'inférence

Comment on procède

De vos données brutes à un modèle spécialisé en production

Une chaîne maîtrisée de bout en bout, évaluée à chaque étape sur vos données réelles, pas sur des benchmarks génériques.

  1. 1

    Préparation des données

    Collecte, nettoyage et annotation de votre jeu d'entraînement.

    JSONL · dédup · annotation
  2. 2

    Entraînement

    Fine-tuning, LoRA ou distillation selon votre besoin et budget.

    LoRA / QLoRA / full FT
  3. 3

    Évaluation métier

    Mesuré sur un jeu de référence issu de votre métier.

    évals métier · jury LLM
  4. 4

    Déploiement

    Servi en Europe ou sur votre infrastructure, jamais exposé.

    vLLM / TGI · UE ou on-prem
  5. 5

    Monitoring & ré-entraînement

    Suivi de la dérive et mises à jour continues.

    drift · logs · re-training
Architecture

Un modèle branché sur votre SI, sans exposer vos données

Vos sources

  • Bases de données & ERPPostgreSQL, SAP, Snowflake
  • Documents & référentielsPDF, SharePoint, wikis
  • APIs internesREST, GraphQL, webhooks

Votre modèle spécialisé

Propriétaire ou open-source, en UE ou on-premise

Vos usages

  • Copilotes & assistants métierSlack, Teams, intranet
  • Automatisations back-officen8n, Make, workflows
  • Intégration applicativeCRM, ERP, apps maison
Estimer vos gains en 30 s
Méthode JUWA

Du diagnostic à la production, avec un seul interlocuteur

  1. 1

    Diagnostic & faisabilité

    On qualifie le besoin avant d'écrire la moindre ligne

    1 à 2 semaines

  2. 2

    Cadrage & architecture

    Vous validez le périmètre, ensuite on construit

    1 semaine

  3. 3

    Build & itérations

    Sprints courts, une démo chaque semaine

    4 à 6 semaines

  4. 4

    Industrialisation

    Ce qui sépare une démo d'un service en production

    2 à 3 semaines

  5. 5

    Go-live & TMA 12 mois

    On reste là, bien après la mise en production

    Go-live + TMA 12 mois

On démarre par un échange pour cadrer votre cas concret.

MVP en production
6 sem.
PME et ETI accompagnées
100+
Coûts opérationnels en moins
45 %
Satisfaction Trustpilot
4,7/5
Pourquoi ce modèle

Fine-tuning JUWA, prompt engineering seul, ou modèle fermé sur étagère

Recommandé
Compréhension du métier
Oui : Le modèle apprend votre vocabulaire, vos référentiels, votre style
Coût d'inférence
Oui : Prompts courts, modèle optimisé, coût maîtrisé à l'échelle
Souveraineté des données
Oui : Hébergé en UE ou sur vos serveurs, propriétaire ou open-source
Mise en production & suivi
Oui : Industrialisation, MLOps et TMA 12 mois par nos ingénieurs

Un prompt qui plafonne, des coûts qui grimpent ?

On regarde ensemble si le fine-tuning est la bonne réponse, ou si une approche plus simple suffit.

Échanger avec un expert
Stack technologique

Des technologies éprouvées, du copilote métier à la plateforme data

  • Claude
  • Mistral AI
  • OpenAI
  • Pandas
  • scikit-learn
  • LangChain
  • Snowflake
  • Databricks
  • TypeScript
  • AWS
  • PostgreSQL
  • Next.js
  • Python
  • React
  • n8n
  • Node.js
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud
  • Docker
  • Kubernetes
  • FastAPI
Toutes les technologies
Ils témoignent

Ce qu'en disent les équipes

“JUWA nous a fait gagner énormément de temps. Productivité franchement ×10, voire plus. Un vrai game changer, je vois un avant / après JUWA.”
Mathieu

Mathieu

CEO, SUPERHOTE

“J’ai travaillé pendant quelques mois avec l’équipe de Juwa, et l’expérience a été excellente du début à la fin. Tristan et Mathéo m’ont accompagnée avec beaucoup de sérieux, de rigueur et surtout une vraie écoute de mes besoins. Leur approche est très structurée et professionnelle : tout est clair, carré et orienté résultats. Grâce à leur accompagnement, j’ai pu développer efficacement ma prospection commerciale, exactement comme je le souhaitais, et cela s’est rapidement traduit par du chiffre d’affaires. Au-delà des résultats, c’est aussi très agréable de travailler avec une équipe impliquée, disponible et proactive. Je recommande vivement Juwa à toute entreprise !”
Marie Vuillemenot

Marie Vuillemenot

Directrice générale, COVICO Hôtellerie I AICR France

“Nos processus manuels freinaient notre croissance et coûtaient cher. En un mois, l'équipe de JUWA a automatisé toute notre chaîne administrative. À la clé, 20 000 € d'économies par an et 3 employés réaffectés à des tâches à valeur ajoutée.”
Louis & Théophile

Louis & Théophile

Fondateurs, Iconokom

“Nos employés passaient des heures à ressaisir des données. En deux mois, JUWA a automatisé 80 % de ces tâches. Résultat : nous économisons 10 heures par semaine et nous n'avons plus d'erreurs de saisie.”

Élise M.

Fondatrice, Organisme de formation linguistique

“La consolidation financière était un cauchemar à cause d'erreurs de saisie et de fichiers éparpillés. JUWA nous a développé un système automatisé pour centraliser et contrôler nos chiffres. En 3 mois, nos rapports sont fiables à 100 % et je prends mes décisions en deux fois moins de temps.”
Charles M.

Charles M.

Co-fondateur, PME dans le bâtiment

Note Trustpilot 4,7 sur 5
FAQ

Questions fréquentes

Fine-tuning ou RAG : comment savoir ce qu'il me faut ?

Le RAG apporte des connaissances à jour au moment de la réponse (idéal pour interroger vos documents) ; le fine-tuning change le comportement du modèle (vocabulaire, format, style, tâches spécialisées). Beaucoup de projets combinent les deux. On tranche au diagnostic, en fonction de vos données et de votre cas d'usage. Parfois un bon prompt suffit, et on vous le dira.

Mes données d'entraînement sont-elles exposées ?

Ça dépend de la voie choisie. Quand la souveraineté est un impératif, on privilégie des modèles open-source déployés sur votre infrastructure ou chez un hébergeur en Europe : vos données ne partent jamais chez un tiers et le modèle final vous appartient. Si un fine-tuning via une API propriétaire est plus pertinent, on cadre précisément ce qui est transmis et on retient un fournisseur conforme à vos exigences.

Combien de données faut-il pour fine-tuner un modèle ?

Moins qu'on ne le croit souvent : quelques centaines à quelques milliers d'exemples de qualité valent mieux qu'un gros volume bruité. La préparation du jeu de données fait l'essentiel du résultat, et c'est une étape qu'on cadre avec vous.

En quoi êtes-vous différents d'un cabinet de conseil ou d'une ESN ?

Un cabinet de conseil cadre puis sous-traite la livraison ; une ESN exécute mais rarement avec le cadrage stratégique. Nous faisons les deux, avec le même interlocuteur senior du diagnostic à la production. Pas de cascade de sous-traitance, pas de profils juniors facturés au prix fort. Et on reste après le go-live, avec la TMA.
Voir les 3 autres questions

Nos projets IA restent bloqués au stade du POC. Comment les mettez-vous en production ?

C'est notre spécialité. Un POC qui impressionne en démo n'est pas une solution en production : il manque l'industrialisation, l'intégration au SI, la sécurité, l'observabilité et le maintien en condition. Nous concevons dès le départ pour la production, avec une architecture validée au cadrage, des évaluations sur vos données réelles, puis une TMA 12 mois. On reprend aussi des dispositifs IA existants.

Existe-t-il des dispositifs pour financer un projet IA (CII, Bpifrance) ?

Oui. JUWA est agréé CII : si vous êtes une PME au sens européen, nos prestations d'innovation peuvent ouvrir droit au Crédit d'Impôt Innovation. Nous sommes aussi référencés pour le Diag Data & IA de Bpifrance : 8 jours d'accompagnement cofinancés à 40 % pour cartographier vos données et bâtir une feuille de route. L'éligibilité se vérifie au cadrage, et on vous aide à monter le dossier.

Quels délais pour un premier résultat, et comment se construit le budget ?

Un premier livrable utile sort en général en 4 à 8 semaines, selon la complexité et le nombre d'intégrations. On avance en sprints courts, avec des jalons hebdomadaires. Côté budget, on cadre d'abord le périmètre, les flux et les gains attendus, puis on chiffre un projet aligné sur ce qui vous crée de la valeur. Vous gardez la main, jalon après jalon.
Heineken
BlaBlaCar
DataBird
HelloSafe

Un modèle IA qui parle vraiment votre métier ?