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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
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
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.
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
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 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.
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
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.
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Audit du POC
État des lieux du prototype, des données et du SI cible.
existant · SI · risques - 2
Durcissement & sécurité
Sécurisation, secrets, conformité et environnements.
secrets · RBAC · conformité - 3
CI/CD & déploiement
Conteneurisation, pipelines et mise en production maîtrisée.
Docker / K8s · CI/CD - 4
Observabilité & évals
Traces, dashboards et évaluation continue de la qualité.
traces / coûts · évals continues - 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 casAudit 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 casAPIFinance
< 48hpour générer une dataroom complète
Dataroom automatisée pour une FinTech : une levée de fonds préparée en moins de 48 heures
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
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.
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
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 : 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.
La suite
Après la mise en production
L'industrialisation ouvre sur deux suites naturelles, selon que le système est le vôtre depuis le début ou qu'il vous arrive d'un autre prestataire.
Reprise de TMA
Vous héritez d'un applicatif ou d'agents IA construits par quelqu'un d'autre. On audite, on reprend, on opère sous engagement.
Conseil & audit IA
Avant d'industrialiser, savoir ce qui mérite de l'être. Cartographie des processus et cas d'usage chiffrés.
Agents IA
Les agents autonomes sont les systèmes les plus exigeants à mettre en production et à maintenir.
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.