Infrastructure IA
Du LLM brut au service gouverné
Comprendre le changement de paradigme des produits IA vers une infrastructure de services basée sur l'IA. Les logiciels ne sont plus de simples outils : ils fournissent des résultats.
Infrastructure IA
Comprendre le changement de paradigme des produits IA vers une infrastructure de services basée sur l'IA. Les logiciels ne sont plus de simples outils : ils fournissent des résultats.
Le substrat — le moteur de contexte
Capter, indexer à travers plusieurs mémoires, puis récupérer exactement ce qu'il faut — depuis chacune — pour construire le contexte d'un agent. En direct.
La recherche — multi-RAG & consensus
Vecteur, graphe, plein-texte, SQL : chaque mémoire est interrogée en parallèle, puis les résultats sont croisés. Ce que plusieurs méthodes confirment remonte ; le bruit tombe. Tous les réglages sont dans vos mains — ou automatisés pour la performance.
Le consensus entre méthodes fait la précision. Le seuil ajuste le rappel du vecteur — montez-le pour couper le bruit, baissez-le pour élargir.
La surface de contrôle
Vous gardez la main sur chaque décision de l'IA — quel modèle, quelle connaissance, quelle base, comment c'est récupéré, monitoré, versionné. Choisissez le modèle d'un nœud et regardez la souveraineté réagir.
Le savoir reste dans le substrat souverain ; seul le lieu de traitement varie.
Pointez les étapes sensibles vers un modèle local — la donnée ne quitte pas votre périmètre — et réservez les modèles frontière hébergés aux étapes qui les méritent, dans le même flux.
Décrivez le flux en langage naturel ; Syrtis en tire un blueprint de Scenario buildable, contraint au vrai vocabulaire et aux 31 vrais nœuds. Un service IA en heures, pas en mois.
Chaque slot et l'API sont versionnés ; le nœud Trace consolide l'historique complet d'un run. Qualité, dérive, coût, CO₂ — observables, prêts pour l'audit.
Comment c'est construit
Trois applications, un bus de messages, une couche de données multi-store, et un exécuteur de DAG déterministe. Un vocabulaire unique, de l'UI jusqu'aux tables.
L'éditeur graphe-first de scénarios, le chat/console de test, les waterfalls de requêtes et les tableaux de supervision.
La source de vérité unique. Persiste chaque entité, applique les droits d'accès, enregistre les requêtes et fait le pont vers Core via le bus.
Le cerveau. Consomme les jobs, exécute le DAG de nœuds, pilote les interactions LLM et le rendu — et émet les Messages.
La bibliothèque — 31 nœuds atomiques
Syrtis capte des sources hétérogènes, orchestre des agents spécialisés et distribue les résultats dans les canaux où vivent vos équipes.
Interface
Sources de données
Distribution
Interface
Sources de données
Distribution
Les grands modèles de langage (LLM) ne sont pas des produits en eux-mêmes — ils s'apparentent davantage à une commodité, comme l'électricité.
De même que l'électricité ne devient utile que lorsqu'elle est combinée à des machines qui la transforment en produits tangibles (lumière, lavage, calcul), les LLM doivent être intégrés dans des applications structurées pour délivrer de véritables services. C'est le début d'une nouvelle ère : les services-en-tant-que-logiciel.
| Système | Approche | Limites | Différenciation Syrtis |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Application boîte noire universelle | Personnalisation limitée, pas de traçabilité | Modèles combinables + piste d'audit complète |
| Claude | Assistant IA généraliste | Boîte noire, risques de conformité, ajustement opaque | Gouvernance et conformité spécifiques au domaine |
| LLMs open-source | Frameworks communautaires | Effort technique important, outils fragmentés | Modèles ouverts dans un plan de contrôle gouverné |
| Syrtis | Orchestration & plan de contrôle | Aucune des contraintes boîte noire | Modularité, modules prédéfinis, supervision enterprise |
Syrtis est née d'une question simple mais exigeante : peut-on concevoir un système autonome capable d'enseigner, de guider et d'évaluer des apprenants en temps réel ?
L'éducation est l'un des processus humains les plus complexes à modéliser. Elle exige :
Les enseignements tirés de l'éducation ont été transformateurs :
Notre objectif n'était pas de construire un énième chatbot. Nous voulions un enseignant virtuel capable de guider des milliers d'apprenants simultanément, tout en respectant les mêmes principes qu'un enseignant humain — équité, explicabilité et adaptabilité. Ce qui a commencé comme une façon de résoudre l'un des problèmes les plus difficiles de l'IA (l'enseignement autonome) a évolué en un plan de contrôle IA d'entreprise.
L'IA en entreprise a atteint un point de bascule. Les budgets se déplacent de l'expérimentation vers le déploiement, pourtant la plupart des organisations restent bloquées dans des cycles de proof-of-concept. Pendant ce temps, de nouvelles réglementations comme le règlement IA de l'UE augmentent les enjeux en matière de conformité, de transparence et de souveraineté.
Syrtis réduit la complexité du déploiement de l'IA d'entreprise à une ligne de production de services IA fiables et auditables. La plateforme combine ingestion, conception, test, déploiement et surveillance en un plan de contrôle cohérent.
Résultat : une couche de connaissance d'entreprise vivante qui évolue avec l'organisation.
Résultat : un assistant IA personnalisé construit en quelques heures, pas plusieurs mois.
En unifiant ces cinq étapes — Ingestion → Conception → Test → Déploiement → Surveillance — Syrtis délivre un pipeline CI/CD pour l'IA générative, un plan de contrôle qui gouverne IA et non-IA, et un chemin fiable du prototype à la production, fondé sur les valeurs européennes de souveraineté, transparence et conformité.
Chez Syrtis, nous croyons que les entreprises doivent prendre le contrôle de l'IA, et non l'inverse. En décomposant les services en agents et nœuds, les équipes construisent des workflows comme un assemblage de blocs de construction — réduisant drastiquement le temps de développement et gardant chaque workflow transparent et auditable.
Syrtis est le plan de contrôle qui transforme des blocs modulaires en services IA de niveau production, entièrement traçables — plus rapidement que les applications boîte noire, avec une gouvernance d'entreprise intégrée.
Des workflows glisser-déposer composés d'agents et de nœuds (LLM ou code classique) permettent aux équipes de modéliser n'importe quel service synchrone ou asynchrone en quelques minutes.
Syrtis est agnostique en termes de modèles : OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini ou LLMs open-source, combinés avec recherche, RAG, appels HTTP et règles métier dans un même graphe.
Chaque modification est accompagnée d'un versionnement intégré, d'une expérimentation en direct et d'évaluations automatisées — un harnais de test et une piste de citation pour chaque itération.
Les applications IA dans Syrtis sont construites étape par étape à travers des scénarios (service complet), composés d'agents (objectifs spécifiques), eux-mêmes composés de nœuds (LLM ou autres fonctions).
Syrtis transforme les LLM d'une matière première brute en services IA gouvernés, modulaires et prêts pour l'entreprise. En combinant conception visuelle, modularité, modules prédéfinis, expérimentation sécurisée et gouvernance, Syrtis permet aux organisations de :