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100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA

4,7/5 sur Trustpilot

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

Parlez-nous de votre projet

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.

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.
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.

Notre approche

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

  • Industrialisation POC vers prod

  • Observabilité & traces

  • Maîtrise des coûts d'inférence

  • Évaluation continue

  • Versioning prompts & modèles

  • Run & TMA 12 mois

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

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
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

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

Recommandé
Passage en production
Oui : Déploiement, CI/CD et rollback maîtrisés, sur un vrai flux métier
Observabilité & qualité
Oui : Traces, dashboards et évaluation continue sur vos données réelles
Coûts d'inférence
Oui : Coût par requête suivi, optimisé et alerté
Tenue dans la durée
Oui : Versioning, tests et TMA 12 mois par nos ingénieurs

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

  • 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

MLOps, LLMOps : de quoi parle-t-on exactement ?

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.

On a déjà un POC qui marche : vous partez de zéro ?

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.

Comment maîtrisez-vous les coûts d'inférence en production ?

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.

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

Vos POC IA méritent de tourner vraiment en production ?