02Service · IA/ML & Logiciel
Ingénierie IA/ML & logicielle
KRAD Labs conçoit des logiciels propulsés par l'IA qui atteignent la production : pipelines RAG (génération augmentée par récupération) et LLM, vision par ordinateur avec PyTorch et OpenCV, workflows d'automatisation et le produit full-stack autour, en Python, FastAPI, Next.js et Electron sur une infrastructure Cloudflare-native.
Ce que nous construisons
Systèmes RAG, vision par ordinateur et automatisation, menés en production plutôt que laissés au prototype.
- 01Pipelines RAG & LLM
- 02Vision par Ordinateur
- 03Workflows d'Automatisation
- 04Produits Full-Stack
- 05Architecture Cloudflare-Native
- 06Applications Desktop
Technologies
- Python
- PyTorch
- OpenCV
- RAG
- FastAPI
- Next.js
- React
- Node.js
- Electron
- Cloudflare Workers / D1 / R2
Notre méthode
Une approche éprouvée pour chaque projet.
- 01
DÉCOUVRIR
Nous définissons les besoins, le périmètre et l'approche technique.
- 02
CONCEVOIR
Planification de l'architecture et conception de la solution.
- 03
DÉVELOPPER
Développement itératif avec des livrables réguliers.
- 04
LIVRER
Tests, déploiement et support continu.
Questions
Construisez-vous le modèle ou le produit autour ?
Les deux, et généralement le produit d'abord. La plupart des projets ont bien plus besoin d'un pipeline fiable, d'une évaluation et d'une interface que d'un nouveau modèle ; nous n'affinons ou n'entraînons un modèle que lorsque les modèles existants sont mesurablement insuffisants.
Où cela s'exécute-t-il ?
Là où les données et le budget le dictent. Par défaut sur Cloudflare Workers, D1 et R2 pour les produits web, sur vos propres serveurs quand les données doivent rester en interne, et en application desktop avec Electron quand le travail se fait hors ligne.
Comment éviter qu'une fonctionnalité LLM soit peu fiable ?
Par la récupération sur vos propres sources, un jeu de tests de prompts réels vérifié avant chaque mise en production, et des garde-fous aux frontières : sorties structurées, validation et un repli quand le modèle n'est pas sûr.