Des applications LLM qui rapportent
Copilotes, recherche, résumé et workflows documentaires reliés à des KPI mesurables. Nous livrons des fonctionnalités qui font bouger les métriques, pas des démos qui s'enlisent en pilote.
Services
Des services d'ingénierie IA, ML et Data qui passent en production
YuSMP Group construit des applications GenAI de qualité production, des systèmes RAG, des agents IA et les pipelines de données qui les alimentent. Plus de 80 ingénieurs senior à Erevan livrent dans le chevauchement CET / côte est des États-Unis, avec une stack neutre en fournisseur de modèle couvrant OpenAI, Anthropic et Bedrock. Chaque mission est conforme au RGPD et structurée pour la préparation à l'EU AI Act dès le premier jour — pas adaptée après coup.
Nous livrons un périmètre connecté : applications GenAI, génération augmentée par récupération, agents IA multi-étapes, machine learning classique, le data engineering qui rend tout cela fiable, et les MLOps qui le maintiennent en service. Nos équipes restent neutres en fournisseur de modèle — Anthropic, OpenAI, open-weight via Bedrock ou auto-hébergé — et choisissent la stack en fonction de votre résidence des données, de votre latence et de votre enveloppe de coûts. La gouvernance est intégrée : RGPD, contrôles ISO 27001, SOC 2 Type II en cours, livraison compatible HIPAA, et une étape de classification du risque selon l'EU AI Act sur chaque mission. Voyez-le en pratique dans notre étude de cas ARIA.
Des services IA & Data que nous livrons de bout en bout
Du RAG qui récupère vraiment
Récupération hybride, reranking, évaluation et observabilité. Nous réglons sur vos données, vos requêtes et vos critères d'acceptation, pas sur des benchmarks jouets.
Des MLOps qui passent à l'échelle
Entraînement reproductible, registres de modèles, déploiements shadow et supervision de la dérive et du biais. Chaque modèle a un chemin clair du notebook à la production.
Des plateformes de données qui tiennent
Stack de données moderne sur Snowflake, BigQuery ou Databricks. ELT avec dbt, contrats entre équipes, et un lineage auquel vos auditeurs et vos analystes peuvent tous deux se fier.
Conscients de l'EU AI Act + NIST AI RMF
Classification du risque, notices de transparence, documentation technique et supervision humaine intégrées au produit au titre à la fois de l'EU AI Act et du NIST AI Risk Management Framework — pas greffées juste avant un audit. Conscients des lois d'États (Colorado AI Act 2026, NYC AEDT, règles ADM du CCPA).
Les évaluations comme habitude
Jeux de données golden, régressions automatisées et évaluations offline à chaque changement de prompt et de modèle. La qualité est un chiffre, pas un ressenti.
Une stack IA et Data neutre en modèle
Python
PyTorch
LangChain
LlamaIndex
OpenAI
Anthropic
Mistral
Bedrock
Vertex AI
Azure OpenAI
pgvector
Qdrant
Snowflake
Databricks
dbt
MLflow
De la discovery à la production en 8 à 14 semaines
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01
Discovery
Nous cartographions les cas d'usage par rapport à la valeur métier, à la maturité des données et à une double classification du risque — classe de risque EU AI Act plus profil NIST AI RMF Govern/Map/Measure/Manage — puis nous retenons les deux ou trois au meilleur retour.
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02
Conception
Architecture de référence, harnais d'évaluation, pipelines de données et limites du human-in-the-loop sont conçus avant qu'aucun modèle ne soit câblé dans le produit.
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03
Construction
Sprints de deux semaines avec évaluations offline, tests A/B sur de vrais utilisateurs, contrôle de version des prompts et des modèles, et observabilité du coût, de la latence et de la qualité.
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04
Exploitation
Tableaux de bord de dérive, de biais et de coût, ré-évaluations planifiées, et un backlog lié aux évolutions de modèles et réglementaires dans l'UE (AI Act), aux US (NIST AI RMF, lois d'États) et chez les principaux fournisseurs.
Modèles de collaboration
Forfait
Pour les preuves de valeur IA cadrées, les pilotes RAG et les constructions de plateformes de données avec des critères d'acceptation nets et une échéance fixe.
Régie (Time & Materials)
Pour les produits IA évolutifs où les prompts, les modèles et les métriques changent chaque semaine. Équipe senior, démos hebdomadaires, revues de capacité mensuelles.
Équipe dédiée
Une équipe IA et data de longue durée intégrée à votre organisation produit, responsable de la qualité des données, du cycle de vie des modèles et de la documentation de conformité.
Travaux sélectionnés
AdTech · Génération de leads
ARIA
Landing Tilda mono-page avec capture de leads par bot Telegram pour une agence de publicité — livrée en deux semaines, prête pour les US et l'UE.
Blockchain · Crypto
Cyber Token
Lancement de token ERC-20 de bout en bout — contrat Solidity, audit de sécurité, listings sur les exchanges, paiement MetaMask sur le site du projet.
FinTech · Crédit
Loan Conveyor
Un moteur de décision de crédit à haut débit sur Laravel — scoring automatisé, intégration aux bureaux de crédit, et des décisions 10x plus rapides pour les prêteurs US et UE.
Pourquoi les équipes US et UE choisissent YuSMP
Conforme au RGPD · Prêt pour ISO 27001 · SOC 2 Type II en cours · Compatible HIPAA · CCPA pris en compte
Alignés sur les fuseaux CET & ET
Des data engineers et des leads ML sur une journée de travail CET avec chevauchement côte est des États-Unis (9h–13h ET), présents à vos standups, avec des décisions le jour même sur les prompts, les modèles et les déploiements.
De l'ingénierie senior uniquement
Des ingénieurs ML et des leads de plateformes de données avec des systèmes de production US et UE livrés. Nous n'apprenons pas les bases de données vectorielles sur votre roadmap.
RGPD + CCPA & prêt pour ISO 27001
Points de terminaison hébergés verrouillés par région (résidence des données UE · options US sur demande), configurations à rétention zéro, DPA et BAA signés, contrôles alignés ISO 27001 avec SOC 2 Type II en cours. Cadrage PCI DSS lorsque le ML touche aux paiements ; compatible HIPAA lorsque le ML touche aux PHI.
La double gouvernance IA fait partie de chaque décision d'architecture : dans l'UE, nous appliquons l'AI Act (classifier chaque cas d'usage, documenter le système, fixer les points de supervision humaine, préparer les preuves pour les scénarios à haut risque tels que le recrutement, le scoring de crédit et le traitement biométrique) ; aux US, nous appliquons les executive orders fédéraux sur l'IA, le NIST AI RMF (Govern / Map / Measure / Manage), les attentes de l'OMB M-24-10, et des filtres de lois d'États — le Colorado AI Act (en vigueur en 2026), la NYC AEDT (Local Law 144), le NY AI Bill of Rights et les règles de prise de décision automatisée du CCPA / CPRA.
Questions fréquentes
Quel LLM devrions-nous utiliser — OpenAI, Anthropic, Mistral ou open source ?
Nous évaluons les modèles candidats sur vos vraies tâches avant de recommander. Mistral / Claude / OpenAI verrouillés par région sur Bedrock, Vertex ou Azure OpenAI (hébergés en UE pour les clients UE, aux US pour les clients US), et les modèles open source sur des clusters UE ou US, l'emportent souvent sur le choix évident en termes de coût et de résidence des données une fois que vous mesurez la latence et la précision de bout en bout.
Le RAG suffit-il ou avons-nous besoin de fine-tuning ?
Pour la plupart des cas d'usage liés à la connaissance, la génération augmentée par récupération avec de solides évaluations l'emporte sur le fine-tuning. Nous passons au fine-tuning ou à LoRA uniquement lorsque les objectifs de style, de latence ou de coût ne peuvent pas être atteints par le RAG, et nous mesurons le gain.
Comment gardez-vous les fonctionnalités IA sûres et fidèles à la marque ?
Versionnage des prompts, évaluations déterministes, prompts de red-team, filtres de sortie et human-in-the-loop sur les chemins à enjeux élevés. Chaque release est livrée avec un tableau de bord mesurable de qualité et de sécurité, pas seulement une vérification au feeling.
Où l'EU AI Act s'applique-t-il à notre produit ?
La plupart des produits SaaS utilisent l'IA dans des rôles à risque limité ou minimal, nécessitant des notices de transparence et une journalisation de base. Nous aidons à classifier vos cas d'usage, à documenter le système, et à préparer les obligations à haut risque si le recrutement, le crédit ou la biométrie entrent dans le périmètre.
Comment gérez-vous la conformité IA aux US (NIST AI RMF, lois d'États comme le CO AI Act 2026) ?
Pour les déploiements US, nous mappons les contrôles sur le NIST AI Risk Management Framework (Govern / Map / Measure / Manage), nous alignons sur les executive orders fédéraux sur l'IA et les attentes de l'OMB M-24-10, et nous présélectionnons les cas d'usage par rapport aux lois d'États — le Colorado AI Act (en vigueur en 2026), la NYC AEDT (Local Law 144), le NY AI Bill of Rights et les règles de prise de décision automatisée du CCPA / CPRA. Nous documentons la classe de risque, les notices de transparence, la supervision humaine et les analyses d'impact dans une fiche système IA unique par déploiement.
Les fonctionnalités IA peuvent-elles tourner sur des données US uniquement ou UE uniquement ?
Oui. Nous utilisons des points de terminaison verrouillés par région de Bedrock, Vertex, Azure OpenAI et Mistral — hébergés en UE pour les clients UE (résidence des données UE), aux US pour les clients US (options US sur demande, BAA disponibles pour les charges compatibles HIPAA). Modèles ouverts auto-hébergés sur des clusters UE ou US lorsque la résidence est critique. DPA, BAA et configurations à rétention zéro font partie de chaque revue d'architecture.
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