100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA

Industrialisation IA (MLOps & LLMOps)

Vos POC IA passent enfin en production, et y restent

Entre une démo qui impressionne et un service dont vos équipes dépendent, il y a l'industrialisation. On déploie, on observe, on maîtrise les coûts et la qualité, puis on opère en TMA 12 mois.

  • Déploiement, CI/CD et observabilité de vos modèles et agents
  • Monitoring des coûts d'inférence et de la qualité, évaluation continue
  • Versioning des prompts et modèles, TMA 12 mois incluse
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.

90 %

de temps de reporting en moins

Data pharma industrialisée : un pipeline en production a réduit de 90 % le temps de reporting, contre un traitement manuel non fiable.

12

composants SI audités

Avant d'industrialiser, on cartographie : 12 composants du SI passés au crible pour poser une architecture qui tient la charge.

< 48 h

pour générer une dataroom

Une API de génération de dataroom industrialisée : ce qui prenait des jours de travail manuel tourne désormais en moins de 48 heures.

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 POC qui marche en démo ne fait pas un service en production. Sans déploiement maîtrisé, sans observabilité ni suivi des coûts, l'IA reste un prototype fragile que personne n'ose brancher sur un vrai flux métier.

Deux ingénieurs examinent un pipeline de déploiement et du code sur leurs écrans avant une mise en production

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 POC reste bloqué en démo

Ça marche sur le laptop d'un dev, jamais en production sur un vrai flux.

Aucune visibilité sur la qualité

Vous ne savez pas si le modèle dérive, ni pourquoi une réponse était mauvaise.

Coûts d'inférence hors de contrôle

La facture grimpe sans que personne ne sache quel usage la fait exploser.

Rien pour tenir dans la durée

Pas de versioning, pas de tests, pas de TMA : une mise à jour et tout casse.

Échanger avec un expert
Notre approche

Tout le savoir-faire MLOps et LLMOps qui fait tenir une IA en production

Industrialisation POC vers prod

Le prototype devient un service dont on dépend

Observabilité & traces

Chaque réponse tracée, chaque incident diagnostiqué

Maîtrise des coûts d'inférence

La facture pilotée à l'usage près

Évaluation continue

La qualité mesurée en permanence, pas une fois

Versioning prompts & modèles

Chaque changement traçable et réversible

Run & TMA 12 mois

On opère et on améliore, bien après le go-live

Comment on procède

De votre POC bloqué à un service exploité en continu

Une chaîne d'industrialisation maîtrisée de bout en bout, contrôlée à chaque étape sur vos données et vos flux réels, pas sur un jeu de démo.

  1. 1

    Audit du POC

    État des lieux du prototype, des données et du SI cible.

    existant · SI · risques
  2. 2

    Durcissement & sécurité

    Sécurisation, secrets, conformité et environnements.

    secrets · RBAC · conformité
  3. 3

    CI/CD & déploiement

    Conteneurisation, pipelines et mise en production maîtrisée.

    Docker / K8s · CI/CD
  4. 4

    Observabilité & évals

    Traces, dashboards et évaluation continue de la qualité.

    traces / coûts · évals continues
  5. 5

    Run & amélioration continue

    Exploitation, suivi de la dérive et mises à jour.

    TMA · drift · re-run

Architecture

Une plateforme LLMOps branchée sur votre stack, sans exposer vos données

Modèles, prompts et données alimentent une plateforme LLMOps qui pilote le monitoring, l'alerting et vos dashboards. Tout reste dans votre périmètre.

Vos sources

Modèles & endpointsvLLM, API, on-premise
Prompts & configurationsGit, registry
Données & logs applicatifsPostgreSQL, S3, flux

Plateforme LLMOps JUWA

Déploiement, observabilité, évaluation et run

Vos usages

Monitoring qualité & coûtscoût/requête, dérive
Alerting & incidentsGrafana, Sentry
Dashboards de pilotagemétier, direction
Cas clients

Des projets IA livrés, chiffres à l'appui

Automatisation dataPharma
90%réduction du temps de reporting

KAPIMS Pharma : 12 sources de données consolidées, 90 % de temps de reporting en moins

Voir le cas
Audit SIArchitecture technique
12composants SI audités

Audit stratégique du SI pour une entreprise de services B2B : viser 40 % de coûts d'infrastructure en moins

Voir le cas
APIFinance
< 48hpour générer une dataroom complète

Dataroom automatisée pour une FinTech : une levée de fonds préparée en moins de 48 heures

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 qui dépendent de ce service IApers.
Heures/semaine perdues faute d'industrialisationh
Coût horaire chargé€
435 hperdues
−55%
240 hrécupérées
/ mois

240h

/ mois

/ mois

/ an

Hypothèse : industrialiser un POC bloqué récupère plus de la moitié du temps perdu sur la tâche (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

Industrialisation JUWA, POC laissé en l'état, ou build sans run

Trois façons de traiter un POC IA. Le laisser en démo condamne le projet ; le construire sans prévoir l'exploitation le fait mourir au premier incident. Industrialiser proprement, c'est un service qui tient dans la durée.

Passage en production

JUWA · MLOps & LLMOpsDéploiement, CI/CD et rollback maîtrisés, sur un vrai flux métier
POC laissé en l'étatReste sur un laptop, jamais branché au SI
Build sans runLivré mais fragile, personne n'ose l'exploiter

Observabilité & qualité

JUWA · MLOps & LLMOpsTraces, dashboards et évaluation continue sur vos données réelles
POC laissé en l'étatAucune visibilité, dérive invisible
Build sans runQuelques logs, pas de suivi de la qualité

Coûts d'inférence

JUWA · MLOps & LLMOpsCoût par requête suivi, optimisé et alerté
POC laissé en l'étatSujet non traité tant que ça reste une démo
Build sans runFacture subie, sans levier ni alerte

Tenue dans la durée

JUWA · MLOps & LLMOpsVersioning, tests et TMA 12 mois par nos ingénieurs
POC laissé en l'étatAbandonné à la première évolution
Build sans runLivré sans maintenance, casse à la première mise à jour

Un POC qui n'arrive pas à passer en production ?

On regarde ensemble ce qui bloque et ce qu'il faut pour l'industrialiser sereinement.

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 data
“Notre reporting data était fait à la main et jamais fiable. Une fois le pipeline industrialisé, on a réduit de 90 % le temps de reporting, et surtout on peut lui faire confiance.”

Directeur data

Direction data, Groupe pharmaceutique

FAQ

Questions fréquentes

Ce sont les pratiques qui font passer une IA de la démo au service en production et l'y maintiennent : déploiement et CI/CD, observabilité, suivi des coûts d'inférence, évaluation continue de la qualité, versioning des prompts et des modèles, et exploitation (run). Le MLOps couvre les modèles au sens large, le LLMOps ajoute les spécificités des modèles de langage (prompts, évaluation par jury LLM, dérive). On cadre ce dont vous avez réellement besoin au diagnostic.
Non. On part de votre POC et on l'industrialise : audit de l'existant, durcissement, déploiement, observabilité et exploitation. On garde ce qui fonctionne et on ajoute ce qui manque pour tenir en production. Si l'architecture du POC ne passe pas à l'échelle, on vous le dit et on corrige ce qui doit l'être, sans tout réécrire pour le plaisir.
On instrumente le coût par requête et par usage, on met en place des alertes de dérive, puis on optimise là où ça compte : caching, batching, quantization, choix du bon modèle selon la tâche. Vous pilotez la facture à l'usage près au lieu de la subir, et vous savez quel cas d'usage pèse le plus.
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

Vos POC IA méritent de tourner vraiment en production ?

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Le même cabinet de conseil et agence IA, décliné par compétence. Chaque savoir-faire se combine aux autres dans vos projets.

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