GenAI Ops :
Industrialisez l’IA générative
au service de vos métiers
Piloter l’industrialisation de l’IA générative multi-agents et multi-modèles
Tout comme le DevOps a révolutionné le développement et le déploiement des applications, le MLOps (Machine Learning Operations) s’impose comme un pilier des opérations IA, en permettant de déployer des modèles de manière agile, sécurisée et scalable pour soutenir l’innovation en entreprise.
Dans cette continuité, le GenAI Ops, le LLMOps et le RAGOps constituent des spécialisations du MLOps, chacune dédiée à l’industrialisation de l’IA générative, à la gestion des modèles de langage (LLMs) et à l’optimisation des systèmes de recherche augmentée par génération.
Alors que l’IA générative adopte une dynamique de plus en plus protéiforme — multi-agents, multi-modèles, multi-contextes — et s’intègre profondément aux usages métiers, le GenAIOps consiste à définir la stratégie, orchestrer, industrialiser, déployer, monitorer les modèles (LLM/SLM) d’IAGen et les agents (autonome) multi-modèle, multi-agents, au service des métiers.
L’accompagnement GenAI Ops proposé par Everience vise à aider les organisations à structurer leurs opérations autour de cette technologie en réponse à 5 défis majeurs :
- Concevoir des architectures capables d’orchestrer efficacement les flux entre agents, modèles et données.
- Maîtriser les risques liés à l’automatisation des tâches, en garantissant supervision et transparence.
- Sécuriser les usages et les interactions, en intégrant des mécanismes de contrôle et de conformité.
- Assurer la scalabilité des systèmes pour accompagner la montée en charge des usages.
- Adapter les compétences et les outils pour garantir une adoption fluide, durable et centrée sur les besoins métiers.
Nos équipes interviennent à chaque étape du cycle de vie opérationnel de l’IA générative : de l’évaluation de la maturité à la mise en production, en passant par la personnalisation des modèles, l’optimisation des coûts d’inférence et la coordination d’agents autonomes.
Alimenté par notre approche symbiotique by design, l’accompagnement d’Everience repose sur une compréhension approfondie des enjeux métiers, des contraintes techniques et des exigences réglementaires, pour faire de l’IA générative un levier de performance durable et responsable.
Nos chiffres clés
Nos services autour du GenAi Ops
Nous réalisons un audit des capacités actuelles de l’organisation en matière d’IA générative et de MLOps. Cette évaluation permet d’identifier les leviers d’optimisation, les points de vigilance et de formuler des recommandations stratégiques pour structurer les usages.
Nous accompagnons les équipes dans la définition d’une feuille de route pour l’industrialisation de l’IA générative, en intégrant les dimensions DevOps, MLOps et LLMOps, afin de garantir une montée en puissance maîtrisée et durable.
Nos experts vous aident à automatiser le déploiement des modèles génératifs et à les intégrer dans les applications métier via des APIs et micro-services, tout en respectant les bonnes pratiques d’ingénierie et de supervision.
Nous adaptons les modèles de langage aux besoins spécifiques de votre organisation grâce au fine-tuning, à l’instruction tuning ou à des techniques comme LoRA, pour garantir la pertinence fonctionnelle et contextuelle des réponses.
Nous mettons en œuvre des techniques de pruning, quantization ou distillation pour réduire les coûts d’inférence, tout en optimisant la latence et la scalabilité des agents sur des infrastructures cloud.
Nous concevons des infrastructures capables de sélectionner dynamiquement le modèle le plus adapté selon le contexte, les performances attendues et les contraintes budgétaires.
Nous accompagnons la mise en place d’agents capables de collaborer pour exécuter des tâches complexes en autonomie.
Nous vous guidons dans le choix et la personnalisation de modèles comme GPT selon vos besoins métier et vos contraintes techniques (sélection entre modèles propriétaires ou open-source, adaptation via LoRA).
Nous mettons en place des outils de suivi des performances en production, permettant de détecter les dérives, d’auditer les réponses et d’assurer la traçabilité des décisions IA.
Nous améliorons les systèmes de recherche augmentée par génération (RAG) pour renforcer la pertinence des réponses et la qualité du retrieval.
