Systèmes appliqués : notre architecture, éprouvée dans des opérations réelles.
Nos recherches décrivent comment une entreprise peut fonctionner avec des agents IA coordonnés, chaque action importante étant vérifiée par des règles fixes et approuvée par une personne. Les systèmes appliqués sont le lieu où nous construisons cette architecture pour des opérations réelles. Chacun part d'un problème opérationnel, utilise une conception multi-agents encadrée et est mesuré au regard de limites explicites. Le client obtient un système qui fonctionne. Nous obtenons la preuve de ce qui tient en production et de ce qui ne tient pas.
Si vous savez déjà de quel système vous avez besoin, nous pouvons le cadrer directement. Aucun audit n'est requis.
Pourquoi le travail appliqué fait partie de la recherche.
| Cadre | Ce que les systèmes appliqués testent |
|---|---|
| AMEA (architecture) | Si les agents peuvent préparer, acheminer et vérifier un travail réel, avec des contrôles déterministes avant toute validation définitive |
| AMES (sécurité) | Si les agents peuvent agir sur les systèmes de l'entreprise sans détenir d'identifiants, y compris face à des entrées malveillantes |
| AMEG (gouvernance) | Si la conformité de chaque action peut être démontrée et si elle est consignée dans une piste d'audit |
| AMEE (économie) | Si le coût d'exploitation passe réellement des effectifs vers le calcul une fois la coordination automatisée |
Les résultats du travail appliqué alimentent les cadres en retour, y compris leurs limites explicites.
Ce que nous construisons, et ce que chaque système démontre.
| Domaine de compétence | Problème opérationnel | Système et architecture | Techniquement significatif parce que | Démontre | Preuves |
|---|---|---|---|---|---|
| Coordination multi-agents encadrée | Le travail circule entre personnes, outils et contrôles, et l'essentiel du coût tient à cette coordination | Orchestration multi-agents avec contrats typés, boucles de validation et circuit d'approbation pour les étapes importantes | La sortie d'un agent n'est jamais acceptée telle quelle : elle est validée, relancée et transmise à une personne si elle échoue encore | Le modèle AMEA : l'IA prépare, des contrôles fixes vérifient, une personne approuve | Plateforme d'opérations agentiques MCP ; chaînes de traitement autocorrectrices ; planification multi-agents |
| Accès sécurisé des agents aux outils (MCP) | Les agents ont besoin de bases de données, d'API et de documents, mais ne doivent pas en détenir les clés | Serveurs MCP sur mesure avec entrées typées et autorisations limitées. Les calculs s'exécutent de façon déterministe dans la base de données, et non dans le modèle | Le modèle ne voit jamais les identifiants, et les chiffres proviennent de code déterministe, et non de texte généré | Le principe AMES d'isolement des identifiants, dans des systèmes en fonctionnement | Assistant de données de santé ; processus financiers multilingues |
| Systèmes de connaissances sourcés | Les réponses tirées de documents internes doivent être traçables et d'une exactitude mesurable | Recherche hybride par vecteurs denses et par mots-clés, avec sources affichées et évaluation avant la mise en service | La qualité des réponses est mesurée, pas supposée | Que la recherche documentaire peut être soumise à une norme d'évaluation avant que des personnes s'y fient | Recherche dans des documents financiers ; assistant de procédures ; copilote financier |
| Chaînes de traitement de documents, de la parole et de l'image | Des entrées non structurées (factures, appels, images) arrivent dans les opérations sans être vérifiées | Extraction tenant compte de la mise en page, identification des locuteurs et inspection visuelle, chacune suivie d'une validation | Les cas à faible confiance vont dans une file de révision, et les limites de précision sont indiquées | Où l'automatisation doit s'arrêter et une personne doit prendre le relais | IA documentaire pour factures ; identification des locuteurs ; détection visuelle de défauts ; standardiste vocal |
| Évaluation et observabilité | L'IA déjà en production fonctionne souvent sans mesure ni traçabilité | Évaluation reproductible en conteneurs, traçage et détection d'anomalies avec des synthèses des causes profondes rédigées par le modèle | Le comportement peut être reproduit, comparé et audité | L'exigence AMEG selon laquelle les actions sont enregistrées et vérifiables | Cadre de benchmark d'agents ; détection prédictive des pannes |
| Infrastructure d'IA auto-hébergée | Les données et le contrôle doivent rester dans l'environnement du client | Modèles à poids ouverts sur des serveurs GPU dédiés, orchestration indépendante des modèles | Le système fonctionne sans dépendre d'un fournisseur unique | L'indépendance opérationnelle comme propriété de conception. Voir IA open source | Assistant ERP/CRM sur des modèles auto-hébergés |
| AdTech : compensation autonome dans un domaine réel | Les décisions publicitaires en temps réel se prennent à la vitesse de la machine, avec de l'argent en jeu | L'architecture de l'étude appliquée sur la compensation, et cinq plugins IA en production dans l'AdTech | C'est un domaine de production où la vérification doit suivre la vitesse de la machine | AMEA dans un domaine où elle fonctionne déjà. Le benchmark de l'étude repose sur une charge de travail synthétique | Étude appliquée sur la compensation ; reviveadservermod.com |
Appliqué à des processus sectoriels tels que les sinistres, le recouvrement, la souscription et le traitement de dossiers sur nos pages sectorielles. Construit par notre équipe d'ingénierie et notre réseau de prestataires ; les noms et chiffres des clients restent confidentiels.
Des invariants de conception, identiques sur chaque système.
- L'IA prépare, des contrôles fixes vérifient, une personne approuve tout ce qui est important. Voir AMEA.
- Les agents ne détiennent jamais d'identifiants pour les paiements ou les systèmes centraux. Voir AMES.
- Chaque action est consignée dans une piste d'audit. Voir AMEG.
- Indépendant des modèles et auto-hébergeable, pour que vous ne soyez pas lié à un seul fournisseur.
Trois façons de travailler avec notre technologie.
| Si vous… | Commencez par |
|---|---|
| savez quel système vous voulez faire construire | Un système appliqué (cette page) |
| voulez savoir où l'IA serait rentable avant de construire | Le diagnostic gratuit, puis l'Audit |
| voulez d'abord valider un processus en production | Un pilote |
Cadré, construit par étapes, remis.
| Étape | Déroulement |
|---|---|
| 01 Cadrage | Un court appel, puis un périmètre écrit : ce que fait le système, ce qu'il ne doit jamais faire, comment la réussite est mesurée, et le prix. |
| 02 Construction par étapes | Des démonstrations fonctionnelles à chaque étape, pour que vous voyiez les progrès tôt et puissiez changer de direction. |
| 03 Vérification | Tests, contrôles de qualité des réponses de l'IA et points d'approbation pour tout ce qui est important, avant la mise en service. |
| 04 Remise | Code, documentation et présentation commentée. Les livrables propres à vos processus que nous construisons pour vous vous appartiennent. |
| 05 Support | Support optionnel ou partenariat d'ingénierie continu après la mise en service. |
Trois façons de travailler avec nous.
| Modèle | Idéal pour | Tarification |
|---|---|---|
| Projet à périmètre fixe | Un système d'IA clairement défini | Prix fixe, convenu dans le périmètre écrit |
| Partenariat d'ingénierie continu | Une série de systèmes sur la même architecture | Forfait mensuel pour une capacité convenue |
| Pilote | Valider un processus avant un déploiement plus large | À partir de 5 200 € / 6 000 $. Voir Prestations. |
Les projets sont chiffrés après un appel de cadrage. Nous ne publions pas de tarifs journaliers.
Si un projet révèle une opportunité opérationnelle plus large, l'Operational Leverage Audit est l'étape suivante naturelle, mais il n'est jamais obligatoire.
Questions fréquentes
Pourquoi un laboratoire de recherche réalise-t-il des projets pour des clients ?
Parce que les cadres doivent tenir dans des opérations réelles. Les systèmes appliqués testent l'architecture sous des contraintes réelles, et ce que nous apprenons alimente la recherche. Les clients obtiennent un système encadré qui fonctionne.
Devons-nous d'abord faire le diagnostic ou l'Audit ?
Non. Si vous savez ce que vous voulez faire construire, nous pouvons le cadrer directement comme un projet.
À qui appartient le code ?
Les livrables propres à vos processus que nous construisons pour vous vous appartiennent. Nous conservons nos cadres et outils préexistants. Les conditions exactes figurent dans le périmètre écrit.
Quels modèles d'IA utilisez-vous ?
Nous sommes indépendants des modèles : modèles de pointe, modèles plus petits ou modèles à poids ouverts auto-hébergés, choisis selon la tâche.
Le système peut-il fonctionner sur nos propres serveurs ?
Oui. L'ensemble de la pile est auto-hébergeable de bout en bout.
Développez-vous des sites web ou des applications mobiles classiques ?
Non. Secular Labs construit uniquement des systèmes natifs IA. Le développement logiciel général est assuré par notre société sœur DJAX, sur djaxtech.com.
Comment fixez-vous vos prix ?
Après un court appel de cadrage, nous envoyons un périmètre écrit avec un prix fixe, ou un forfait mensuel pour un travail continu.