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Parler de votre projet

Architecture logicielle · IA appliquée

Le logiciel dont vous avez besoin. Construit par des agents IA, piloté par un architecte.

Application métier, outil sur mesure, agent IA ou migration : IntelliNova construit avec AnythingMachine, son usine d’agents IA. Un architecte senior, expert .NET, décide ; chaque livraison est testée puis relue, dans la technologie que vous voulez. Plus de vingt ans de logiciels critiques : ceux qui doivent continuer à fonctionner quand tout le reste s’arrête.

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Orchestrer. Vérifier. Livrer.

Supervision humaine

Architecture · décisions · validation

  • Agent code

    Implémentation

  • Agent tests

    Tests d’acceptation

  • Agent revue

    Relecture indépendante

hmmlearn-net / HMM-13

611
tests au vert
Bloquée
première revue
Approuvée
après correction

Exemple documenté : revue du 7 octobre 2026.

Voir le travail réel

Ars dirigit, machina exsequitur.

La vision humaine. La puissance des agents.

Une expérience ancrée dans le réel

Le logiciel, de la conception à la production.

  • 20+ ans

    de logiciels critiques : institutions publiques et européennes, alerte des populations, télécoms en situation de crise. Quand tout s’arrête, nos outils continuent.

  • Expert .NET

    notre spécialité. Avec l’IA et notre expérience du code, nous livrons aussi dans la technologie que vous imposez.

  • IA locale

    des modèles exécutés et comparés sur notre propre infrastructure.

  • Depuis 2003

    des projets dans la santé, le transport, l’agriculture, les télécoms et le paiement en ligne.

01 / Expertises

Huit expertises. Une même exigence.

Un projet à construire, une application à reprendre ou un usage de l’IA à concrétiser : nous relions vos objectifs métier aux décisions techniques.

  • Architecture et développement .NET

    Architecture, API, systèmes distribués, performance : un expert .NET qui prend les décisions et reste dans le code. Grâce à l’IA, nous livrons aussi dans la technologie de votre choix.

  • Applications métier sur mesure

    Des outils adaptés à vos processus, de la gestion des données aux interfaces, avec des livraisons progressives et des critères de réception clairs.

  • IA appliquée et agents

    Intégrer des modèles de langage et automatiser des tâches dans vos outils, avec des limites explicites et une validation humaine.

  • Modèles d’IA en local

    Choisir et évaluer un modèle sur vos tâches, puis le faire fonctionner sur votre infrastructure lorsque la confidentialité l’exige.

  • IA sur mesure pour décider

    Vous avez des données ? Nous construisons votre propre modèle, par apprentissage par renforcement profond ou une autre approche, pour aider à prendre la bonne décision.

  • Reprise et modernisation

    Auditer un existant, fiabiliser une application ou migrer une technologie en conservant les comportements métier utiles.

  • Web et intégrations

    Des sites accessibles et des applications web reliées à vos API, à vos données et aux services dont votre activité dépend.

  • Audit, qualité et performance

    Comprendre ce qui freine votre application, mesurer les risques et définir les corrections utiles avant d’engager la suite.

Explorer les expertises

02 / En pratique

Un projet ouvert. Un travail vérifiable.

Le portage hmmlearn-net et ses archives publiques montrent comment notre méthode se traduit dans le code, les tests et les décisions de revue.

Portage scientifique · dépôt public

hmmlearn-net

Porter les modèles de Markov de Python vers C# exige de préserver les résultats numériques. Ce projet interne associe une référence Python, des tests de parité et des revues documentées. Le code et l’historique sont consultables.

  • Python → C#
  • .NET
  • Parité numérique
  • Open source
29
tickets de réalisation et de consolidation
5
jalons documentés dans la forge

Archive HMM-13 · 7 octobre 2026

Quand la revue change le résultat.

Un épisode réel du portage : une anomalie identifiée après le passage des tests.

  1. VérificationsPASS

    Les tests passent.

    La première revue consigne une suite de 611 tests au vert. Ce résultat ne clôt pas la relecture du code.

  2. Agent de revueREQUEST_CHANGES

    Une erreur de calcul est détectée.

    Le relecteur identifie un chemin de repli mathématiquement incorrect dans l’échantillonnage gaussien et bloque l’intégration.

  3. Arbitrage du piloteDÉCISION

    Le périmètre est clarifié.

    Le pilote décide de retirer ce chemin de repli ; un échec de factorisation devient une erreur explicite. Le code est repris.

  4. Nouvelle revueAPPROVED

    La correction est approuvée.

    Le relecteur vérifie la suppression, relance les contrôles et les 611 tests, puis approuve la livraison.

Chiffres et décisions issus de la revue archivée du 7 octobre 2026. Les sources détaillées sont accessibles dans le dépôt public.

Notre outil de production

AnythingMachine

Notre usine logicielle organise les spécifications, les agents, les vérifications et les revues. L’architecte supervise le travail et arbitre les décisions. Le projet hmmlearn-net en fournit un exemple documenté.

  • Orchestration
  • Agents IA
  • Tests
  • Supervision humaine

Ars dirigit, machina exsequitur.

03 / Notre méthode

Accélérer le travail. Garder la maîtrise.

Des agents IA écrivent le code, un architecte décide et répond du résultat. Chaque tâche suit les mêmes cinq étapes, du besoin à la livraison.

  1. Cadrer

    Nous définissons avec vous ce qui est livré et à quelles conditions il sera accepté.

  2. Tester

    Les tests sont écrits avant le code : ils décrivent le résultat attendu.

  3. Développer

    Les agents IA écrivent le code dans un environnement isolé.

  4. Vérifier

    Compilation et tests automatiques : rien n’avance s’ils échouent.

  5. Relire

    Une seconde revue indépendante, puis une livraison documentée.

Chaque livraison est traçable : spécification, modifications, tests et revue. Les décisions d’architecture restent humaines.

04 / Travailler ensemble

Un partenaire technique, de bout en bout.

  • Décider avec vous

    Un diagnostic argumenté, des compromis expliqués et une architecture à la mesure de votre besoin.

  • Construire par étapes

    Des lots précis, des démonstrations et des critères de réception pour suivre les progrès.

  • Protéger vos données

    Le choix des outils, des modèles et de leur lieu d’exécution se fait selon vos contraintes de confidentialité.

  • Préparer la suite

    Du code maintenable, une documentation utile et une passation pour faire vivre votre application.

Parlons de votre prochain projet.

Une application à construire, un système à fiabiliser ou un usage de l’IA à explorer ? Commençons par votre contexte et le résultat attendu.

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