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Développement logiciel

Une IA sur mesure qui tourne en production, pas dans des slides.

Aperçu

Nous concevons des agents IA, des modèles adaptés à votre métier et des intégrations de LLM branchées sur vos outils et vos données — avec une équipe senior à Genève, du premier prototype au système dont votre entreprise dépend.

Le développement IA consiste à intégrer l'intelligence artificielle dans de vrais produits : agents IA, modèles adaptés (fine-tuning), pipelines de machine learning et intégration de LLM comme Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral ou Llama. Contrairement aux chatbots prêts à l'emploi, une IA sur mesure est branchée sur vos données et vos processus — et maintenue comme un vrai logiciel.

Pour qui

Pour les PME suisses et les entreprises en croissance qui ont dépassé le stade des essais avec ChatGPT et veulent une IA qui travaille vraiment dans leurs opérations — services, industrie, santé, immobilier, logistique — avec une équipe d'ingénieurs seniors à Genève.

Détails

La plupart des entreprises ont essayé ChatGPT. Peu ont une IA qui fait tourner leurs opérations. L'écart entre les deux, c'est de l'ingénierie : connecter les modèles à vos données, gérer les cas limites, mesurer la qualité et garder des coûts prévisibles.

Nous développons de l'IA sur mesure en Python et TypeScript — agents, modèles affinés, pipelines ML et intégrations de LLM avec Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral ou Llama — et l'amenons du premier prototype au système sur lequel votre équipe compte chaque jour.

Du prototype à la production — là où la plupart des projets IA échouent

Obtenir une démo impressionnante avec Claude ou ChatGPT prend une après-midi. Obtenir un système qui traite de vraies données clients, gère les cas limites, reste fiable dans le temps et garde des coûts prévisibles, c'est de l'ingénierie. C'est là que la plupart des projets IA s'arrêtent — et c'est précisément notre métier.

Nous traitons l'IA comme du logiciel. Chaque système livré inclut une suite d'évaluation qui mesure la qualité des réponses avant et après chaque changement, un monitoring qui détecte tôt dérives et erreurs, et des tableaux de bord de coûts pour que la consommation de tokens ne devienne jamais une surprise sur la facture.

Ce que nous construisons

L'IA sur mesure prend des formes différentes selon le problème. Parfois la réponse est un agent qui traite les demandes entrantes de bout en bout ; parfois un modèle affiné sur dix ans de vos documents ; parfois une intégration LLM ciblée dans le logiciel que votre équipe utilise déjà.

  • Agents IA qui lisent, décident et agissent dans vos outils — devis, tri, relances
  • Intégrations LLM dans votre CRM, votre ERP ou vos applications métier
  • Modèles affinés quand le prompting seul n'atteint pas la qualité ou le format requis
  • Pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, déploiement automatisé
  • Systèmes RAG qui répondent à partir de vos documents internes, sources à l'appui — voir notre offre RAG d'entreprise
  • Déploiements d'IA locale quand la confidentialité exclut le cloud

Le bon modèle pour la bonne tâche

Nous sommes neutres vis-à-vis des fournisseurs, par principe. Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral et Llama ont chacun leurs forces — raisonnement, coût, vitesse, qualité multilingue — et la bonne architecture en combine souvent plusieurs. Nous comparons les candidats sur vos tâches réelles avant de trancher, pas sur des pages marketing.

Quand vos données ne peuvent pas voyager — secret professionnel, données patients, contraintes nLPD — nous déployons des modèles open source sur votre infrastructure ou dans un cloud suisse. La confidentialité devient une décision d'architecture, pas un acte de foi.

Notre façon de travailler

Nous commençons par un cadrage court : votre cas d'usage, vos données, une estimation réaliste de ce que l'IA peut et ne peut pas faire pour vous. Puis nous construisons en Python ou TypeScript, par itérations courtes que vous testez dès la première semaine.

Vous gardez un interlocuteur senior unique du début à la fin. Pas de chef de compte qui relaie des messages, pas d'équipe junior qui apprend sur votre budget — les personnes qui cadrent votre système sont celles qui le construisent.

Ce que ça inclut
  • Agents IA qui exécutent des tâches métier en plusieurs étapes
  • Intégration de LLM : Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral, Llama
  • Fine-tuning de modèles sur vos données métier
  • Pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, déploiement
  • Ingénierie Python et Node.js/TypeScript
  • Évaluation, monitoring et maîtrise des coûts en production
  • Serveurs MCP sur mesure pour connecter l'IA à vos outils
Livrables
  • Un système IA fonctionnel, intégré à vos outils et en production
  • Code source, documentation et pipeline de déploiement — tout vous appartient
  • Une suite d'évaluation qui mesure la qualité avant et après chaque changement
  • Monitoring et tableaux de bord de coûts pour les tokens et l'infrastructure
  • Un interlocuteur senior direct pour la maintenance et les évolutions
À retenir
  • L'IA sur mesure, ce sont des agents, des modèles affinés et des intégrations LLM branchés sur vos outils.

  • Nous travaillons avec Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral et Llama — le modèle s'adapte à la tâche.

  • Le plus dur, c'est la production : évaluation, monitoring et maîtrise des coûts sont inclus.

  • L'IA est du logiciel : Python, TypeScript, ingénierie propre, un code qui vous appartient.

  • Équipe senior à Genève, résultats mesurés, pas de slides.

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Questions fréquentes

Combien coûte un développement IA sur mesure en Suisse ?

Cela dépend du périmètre. Une intégration LLM ciblée dans un outil existant démarre à quelques milliers de francs ; un agent en production ou un modèle affiné, avec évaluation et monitoring, est un projet plus conséquent. Nous commençons toujours par un cadrage qui chiffre précisément votre cas avant tout engagement.

Faut-il affiner un modèle ou le prompting suffit-il ?

Dans la plupart des cas, un prompting soigné combiné à du RAG sur vos documents suffit, plus vite et pour moins cher. Le fine-tuning se justifie quand il faut un style ou un format très précis, une latence plus basse, ou un modèle compact pour un déploiement local. Nous testons d'abord l'option simple et n'escaladons que si les mesures le justifient.

Quel LLM choisir — Claude, ChatGPT, Gemini ou un modèle open source ?

Il n'y a pas de gagnant universel. Le bon choix dépend de la tâche, des langues, de la latence et du budget — et il évolue avec les modèles. Nous comparons les candidats sur vos données réelles et combinons souvent plusieurs modèles : un modèle fort là où la qualité compte, un modèle rapide et économique pour les étapes à fort volume.

Combien de temps faut-il pour construire un agent IA ?

Un premier prototype fonctionnel prend en général deux à quatre semaines. Le durcir pour la production — cas limites, évaluation, monitoring, intégration à vos outils — demande encore un à deux mois selon la complexité. Vous testez de vraies versions tout au long du projet, pas des maquettes.

Et nos données, et la conformité nLPD ?

Nous cartographions vos flux de données avant d'écrire la moindre ligne de code : ce qui peut aller vers un modèle cloud sous contrat, ce qui doit rester sur une infrastructure suisse ou européenne, ce qui ne doit jamais quitter votre réseau. Si nécessaire, nous déployons des modèles open source en local : les données sensibles ne voyagent tout simplement pas.

Pouvez-vous intégrer l'IA dans nos logiciels existants ?

Oui — c'est le cas le plus fréquent. Nous connectons les modèles à votre CRM, votre ERP ou vos applications sur mesure via leurs API, pour que l'IA apparaisse dans les outils que votre équipe utilise déjà plutôt que dans une fenêtre de plus. C'est exactement ce type d'intégration que nous avons réalisé pour le CRM immobilier Mellender.

Développez-vous des serveurs MCP ?

Oui. Le MCP (Model Context Protocol) est devenu le standard pour brancher Claude, ChatGPT et les autres modèles sur des outils métier. Nous concevons des serveurs MCP sur mesure — accès à vos données, actions dans vos systèmes, permissions maîtrisées — et nous en utilisons quotidiennement en interne.
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Construisons une IA qui tourne vraiment.