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On qualifie le besoin avant d'écrire la moindre ligne
Diagnostic & faisabilité
Durée1 à 2 semaines
100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA
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
Échanger avec un expert30 minutes, sans engagement
100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA
Impact mesuré
Des résultats mesurés en production, pas en comité
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
Partenaire AnthropicNos assistants et agents s'appuient sur les modèles Claude.
Agréé CIINos prestations ouvrent droit au Crédit d'Impôt Innovation pour les PME éligibles.
Référencé BpifranceDiag Data & IA : 8 jours d'accompagnement cofinancés à 40 %.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.
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 efficient, quelques GPU suffisent
Fine-tuning complet
Quand la spécialisation doit être profonde
Distillation
Un petit modèle rapide qui imite un grand
Alignement (RLHF / DPO)
Le modèle apprend vos préférences
Hybride RAG + fine-tuning
Connaissance à jour ET comportement spécialisé
Optimisation d'inférence
Coûts et latence maîtrisés en production
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
Préparation des données
Collecte, nettoyage et annotation de votre jeu d'entraînement.
JSONL · dédup · annotation - 2
Entraînement
Fine-tuning, LoRA ou distillation selon votre besoin et budget.
LoRA / QLoRA / full FT - 3
Évaluation métier
Mesuré sur un jeu de référence issu de votre métier.
évals métier · jury LLM - 4
Déploiement
Servi en Europe ou sur votre infrastructure, jamais exposé.
vLLM / TGI · UE ou on-prem - 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
Le modèle spécialisé se connecte à vos sources et alimente vos usages métier. Vos données d'entraînement et d'inférence restent dans votre périmètre.
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
Cas clients
Des projets IA livrés, chiffres à l'appui
RAG & OCRIndustrie
-55 %temps de recherche SAV
Assistant IA documentaire — PME industrielle
Voir le casAgents IASaaS B2B
×10productivité, verbatim du fondateur
Superhote, 4 agents IA livrés en 12 jours sur AWS Bedrock
Voir le cas
IA BTPAutomatisation
-70 %de temps par note de débours
Automatisation IA des débours et DPGF : PME du BTP
Voir le casSimulateur de gains
Combien vos équipes perdent-elles sur des tâches répétitives ?
Choisissez la tâche qui vous coûte le plus, donnez votre volume, le gain s'affiche. Le calcul reprend le facteur qu'on mesure chez nos clients, jamais une projection commerciale.
- Facteur mesuré en production, pas une promesse marketing
- Résultat immédiat, sans laisser vos coordonnées
- Hypothèses affichées et ajustables
Qu'est-ce qui vous coûte le plus ?
Combien de documents traitez-vous par mois ?
documents
Méthode JUWA
Du diagnostic à la production, avec un seul interlocuteur
Vous gardez la main à chaque jalon : comité Go/No-Go, livrable utilisable, transparence totale sur les choix techniques. Aucune boîte noire, aucune dérive de périmètre.
05 phases~ 8-12 semaines1 référent du diagnostic au go-live
La suite vous appartient
On démarre par un échange pour cadrer votre cas concret.
Une visio sans engagement. Vous repartez avec un retour qualifié sur la faisabilité, l'ordre de grandeur ROI et les prochaines étapes, même si vous décidez de ne pas avancer avec nous.
6 sem.
MVPMVP en production
100+
PME et ETIPME et ETI accompagnées
45 %
coûts en moinsCoûts opérationnels en moins
4,7/5
TrustpilotSatisfaction Trustpilot
Pourquoi ce modèle
Fine-tuning JUWA, prompt engineering seul, ou modèle fermé sur étagère
Trois façons d'obtenir une IA qui parle votre métier. Le prompt engineering est rapide mais plafonne ; un modèle fermé sur étagère vous rend dépendant. Le fine-tuning bien mené réunit performance, souveraineté et maîtrise des coûts.
Compréhension du métier
JUWA · fine-tuning sur mesureLe modèle apprend votre vocabulaire, vos référentiels, votre style
Prompt engineering seulLimité à ce qu'on arrive à décrire dans le prompt
Modèle fermé sur étagèreGénérique, ignore votre contexte métier
Coût d'inférence
JUWA · fine-tuning sur mesurePrompts courts, modèle optimisé, coût maîtrisé à l'échelle
Prompt engineering seulPrompts de plus en plus longs, coût qui grimpe
Modèle fermé sur étagèreTarif au token subi, sans levier
Souveraineté des données
JUWA · fine-tuning sur mesureHébergé en UE ou sur vos serveurs, propriétaire ou open-source
Prompt engineering seulDépend du fournisseur du modèle appelé
Modèle fermé sur étagèreDonnées envoyées à un tiers, confidentialité subie
Mise en production & suivi
JUWA · fine-tuning sur mesureIndustrialisation, MLOps et TMA 12 mois par nos ingénieurs
Prompt engineering seulRien à industrialiser, mais rien qui progresse non plus
Modèle fermé sur étagèreVous subissez les évolutions du fournisseur
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.
Stack technologique
Des technologies éprouvées, du copilote métier à la plateforme data
Agents et copilotes branchés sur votre métier, RAG sur vos documents, automatisation de vos back-offices, plateformes data : on assemble les bonnes briques et on les raccorde à votre SI. Vos données restent souveraines, hébergées en Europe.
- AWS — Cloud
- React — Langages
- PostgreSQL — Bases de données
- Mistral AI — LLMs & IA
- Python — Langages
- OpenAI — LLMs & IA
- Claude — LLMs & IA
- Next.js — Langages
- TypeScript — Langages
- n8n — Automatisation
- Pandas — Data & ML
- Docker — Cloud
- Microsoft Azure — Cloud
- Google Cloud — Cloud
- Node.js — Langages
- scikit-learn — Data & ML
- Snowflake — Data & ML
- LangChain — Data & ML
- Kubernetes — Cloud
- FastAPI — Langages
- Databricks — Data & ML
Diagnostic gratuit · Lecture par un expert IA · Sans engagement
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
CEO, SUPERHOTE
FAQ
Questions fréquentes
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Nos expertises
Explorez nos autres savoir-faire IA
Le même cabinet de conseil et agence IA, décliné par compétence. Chaque savoir-faire se combine aux autres dans vos projets.