Des systèmes IA au-delà du prototype.
Sabentech conçoit et exploite des systèmes logiciels qui combinent modèles d'IA, agents, outils, données et infrastructure. Notre travail d'ingénierie se concentre sur ce qui transforme une capacité IA en système utilisable : orchestration, intégration, fiabilité, sécurité, observabilité et déploiement.
Des agents capables de raisonner, d'utiliser des outils et d'agir dans des limites définies.
Nous construisons des systèmes où des agents IA interagissent avec des API, des sources de données, des outils logiciels et d'autres agents pour accomplir des tâches multi-étapes.
Orchestration d'agents
Coordination des agents, modèles, outils et workflows.
Exécution d'outils
Connexion des agents aux API, services et actions externes contrôlées.
Routage de modèles
Sélection des modèles selon les besoins de la tâche, le coût et la capacité.
Validation humaine
Étapes de validation avant des actions sensibles ou irréversibles.
Mémoire & contexte
Gestion des informations persistantes et du contexte propre à la tâche.
Workflows multi-agents
Répartition du travail entre agents spécialisés avec un contrôle constant de l'exécution.
Les modèles ne sont qu'une partie du système.
L'IA en production demande plus que l'envoi d'un prompt à une API. Nous travaillons sur l'ingénierie environnante qui rend les applications propulsées par LLM utilisables en conditions réelles.
Les systèmes IA échouent différemment des logiciels traditionnels.
Les modèles peuvent produire des sorties inattendues. Les API externes peuvent devenir indisponibles. Des agents de longue durée peuvent échouer après avoir partiellement accompli une tâche. Le système environnant doit anticiper ces situations.
Retries & timeouts
Gestion des échecs temporaires sans créer de boucles d'exécution incontrôlées.
Idempotence
Prévention des actions dupliquées lors de tâches relancées.
Gestion d'état
Suivi de l'avancement d'un workflow long et de ce qui s'est déjà produit.
Isolation des pannes
Confinement des échecs pour qu'une tâche ne compromette pas le reste du système.
Limites d'exécution
Contrôle du temps d'exécution, du coût et de la consommation de ressources.
Les systèmes autonomes ont besoin de limites explicites.
Les systèmes agentiques peuvent interagir avec des services externes et exécuter des actions. La conception des permissions et l'isolation font donc partie de l'architecture.
L'objectif n'est pas une autonomie illimitée. L'objectif est une automatisation utile, avec une autorité clairement définie.
Connecter les modèles aux informations dont ils ont réellement besoin.
Nous construisons des systèmes basés sur le retrieval qui permettent aux applications et agents IA de travailler avec de la documentation privée et des informations structurées.
L'IA doit s'exécuter quelque part.
Nous intervenons sur toute l'infrastructure nécessaire au déploiement et à l'exploitation de logiciels pilotés par l'IA.
Le modèle de déploiement dépend de l'application, des exigences de données et des contraintes opérationnelles.
Moseisley
Orchestration d'agents et workflows autonomes.
Moseisley est un système d'orchestration d'agents IA conçu autour d'une boucle d'exécution continue :
Ingénierie autour du système
Orchestration d'agents
Délégation des tâches entre agents et outils spécialisés.
Exécution contrôlée des outils
Les agents interagissent avec des capacités externes via des interfaces définies, plutôt qu'un accès système sans restriction.
Validation humaine
Les actions sensibles peuvent nécessiter une validation explicite avant exécution.
Contrôle des coûts
L'usage des modèles peut être limité via des budgets, des quotas et des contrôles au niveau du fournisseur.
Limites multi-tenant
L'exécution des agents et l'accès aux données sont cloisonnés entre utilisateurs et environnements.
Suivi des missions
Les actions et états d'exécution des agents peuvent être enregistrés et visualisés via des timelines de mission et des événements d'activité.
Recherche externe isolée
Les tâches exposées à internet peuvent être déléguées à des agents jetables isolés, conçus pour réduire l'exposition entre contenu externe non fiable et systèmes internes de confiance.
Autres systèmes conçus par Sabentech.
MagicConnect
IA conversationnelle et expériences d'avatars numériques. Interaction IA en temps réel combinant modèles conversationnels, voix et interfaces avatar.
AlloLaura
Automatisation vocale par IA. Systèmes IA vocaux conçus pour gérer les conversations professionnelles et l'automatisation de workflows.
Le stack exact dépend du problème.
Domaines de travail actuels.
Le développement assisté par IA fait partie de notre workflow d'ingénierie.
L'IA peut accélérer l'implémentation, le débogage et l'exploration, mais l'architecture, l'intégration, les tests, le déploiement et les décisions techniques restent de la responsabilité humaine.
L'objectif n'est pas d'écrire du code à la main pour le principe. L'objectif est de construire des systèmes qui peuvent être compris, testés, exploités et améliorés.
Une méthode cohérente, quelle que soit l'ampleur.
Comprendre le système
Définir le problème, les interfaces, les données, les contraintes et les modes de défaillance.
Concevoir l'architecture
Décider comment modèles, services, bases de données et outils interagissent.
Construire par incréments
Implémenter de petits composants testables indépendamment.
Tester les cas d'échec
Évaluer ce qui se passe quand modèles, API, workers ou systèmes externes échouent.
Déployer et observer
Faire tourner le système dans son environnement réel et recueillir le retour opérationnel.
Améliorer
Utiliser le comportement réel pour affiner architecture, prompts, modèles et workflows.
Besoin d'expertise en ingénierie IA ?
Que vous développiez un produit IA, intégriez des agents dans un système existant, ou cherchiez à faire passer un prototype IA en production, nous pouvons d'abord discuter du problème technique.