100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA

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
Échanger avec un expert30 minutes, sans engagement

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100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA

  • La Tournée
  • Heineken
  • BlaBlaCar
  • Zénior
  • Bulldozer
  • DataBird
  • Hellosafe
  • Praline
  • Upgradelle
  • LiveBlocks
  • FullEnrich
  • Ajilink
  • Abeille Assurance
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.
BpifranceRéférencé BpifranceDiag Data & IA : 10 jours d'accompagnement cofinancés.
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.

Échanger avec un expert
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. 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

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 cas
Agents 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 cas
Voir tous nos cas clients

Simulateur de gains

Combien vos équipes perdent-elles sur des tâches répétitives ?

Trois curseurs, trente secondes. Le calcul reprend un facteur mesuré chez nos clients : plus de la moitié du temps passé sur les tâches administratives et de recherche d'information récupéré une fois l'IA branchée sur votre SI.

  • Facteur calibré sur des projets réellement livrés, pas une promesse marketing
  • Estimation immédiate, affichée à l'écran
  • Un ingénieur IA vous rappelle pour confronter l'estimation à votre terrain

Je pars d'un profil

Personnes concernées par ce cas d'usagepers.
Heures/semaine passées sur la tâche à spécialiserh
Coût horaire chargé€
435 hperdues
−55%
240 hrécupérées
/ mois

240h

/ mois

/ mois

/ an

Hypothèse : un modèle spécialisé récupère plus de la moitié du temps sur la tâche ciblée (facteur mesuré en production). Base 47 semaines / an.

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

  1. Atelier de cartographie des processus au tableau01
    01

    On qualifie le besoin avant d'écrire la moindre ligne

    Diagnostic & faisabilité

    On audite vos données, vos contraintes et votre SI, puis on évalue si votre cas d'usage relève vraiment de ce savoir-faire ou d'une approche plus simple. On vous le dit franchement.

    Durée1 à 2 semainesÉquipeUn expert de notre équipe IA + un analyste data

    Ce que vous recevez

    • Audit des données et des contraintes
    • Évaluation de faisabilité et alternatives
    • Périmètre et métriques de succès
  2. Atelier de cadrage avec les décideurs02
    02

    Vous validez le périmètre, ensuite on construit

    Cadrage & architecture

    On pose l'architecture cible, les intégrations, l'hébergement souverain et le plan d'évaluation. Comité Go/No-Go formel : rien ne part en build sans accord écrit.

    Durée1 semaineÉquipeUn interlocuteur référent + un architecte IA

    Ce que vous recevez

    • Architecture cible documentée
    • Plan d'évaluation sur vos données réelles
    • Business case chiffré
  3. Ingénieur en train de développer la solution03
    03

    Sprints courts, une démo chaque semaine

    Build & itérations

    Sprints hebdomadaires avec démo à votre sponsor. Chaque livraison passe les évaluations fixées au cadrage, sur vos données réelles, pas sur un jeu de démo.

    Durée4 à 6 semainesÉquipeUn référent + un ou deux ingénieurs IA

    Ce que vous recevez

    • Prototype testable à chaque fin de sprint
    • Pipelines de données de bout en bout
    • Code source livré sur votre dépôt Git
  4. Infrastructure serveur pour la mise en production04
    04

    Ce qui sépare une démo d'un service en production

    Industrialisation

    Durcissement sécurité, hébergement souverain, observabilité, maîtrise des coûts, traçabilité. Un ingénieur JUWA extérieur au projet passe l'architecture au crible.

    Durée2 à 3 semainesÉquipeUn ingénieur DevOps + un référent technique

    Ce que vous recevez

    • Déploiement en pré-production
    • Monitoring qualité et coûts
    • Runbook incident et documentation conformité
  5. Équipe en phase d'adoption et de suivi05
    05

    On reste là, bien après la mise en production

    Go-live & TMA 12 mois

    On forme vos équipes, puis la TMA prend en charge le suivi qualité, le support N2 et l'amélioration continue. Vous gardez la main : le code est sur votre dépôt.

    DuréeGo-live + TMA 12 moisÉquipeUn référent JUWA + une équipe support N2

    Ce que vous recevez

    • Plan de formation IT et métiers
    • Comité de pilotage et suivi qualité
    • Support N2 et évolutions incluses
  6. La suite vous appartient

    On démarre par 30 minutes 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.

    Échanger avec un expert
    6 sem.
    MVP en production
    100+
    PME et ETI accompagnées
    45 %
    Coûts opérationnels en moins
    4,9/5
    Satisfaction 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.

Échanger avec un expert
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

Note Trustpilot 4,7 sur 5
Ils témoignent

Ce qu'en disent les équipes

Directeur des opérations
“Nos prompts devenaient ingérables. Un modèle entraîné sur nos dossiers a divisé par deux le temps de traitement, sans envoyer nos données dehors.”

Directeur des opérations

Direction des opérations, PME industrielle, 180 salariés

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 : dix jours d'accompagnement cofinancés 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.
Planifier un rendez-vous
Heineken
BlaBlaCar
DataBird
HelloSafe

Un modèle IA qui parle vraiment votre métier ?

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