Data scientist, systèmes IA sur mesure jusqu'en production

L'IA qui tient en production

Tensoria aide les PME, ETI et éditeurs logiciels à choisir, construire et fiabiliser des systèmes IA intégrés à leurs processus, leurs données et leurs outils.

Anas Rabhi, ingénieur IA et fondateur de Tensoria

Anas Rabhi · Ingénieur IA, fondateur de Tensoria

Je conçois et déploie des systèmes IA en production depuis des années.

Premier échange de qualification de 30 minutes, sans engagement.

5.0 Avis Google

De l'audit à la production

On cadre, on conçoit, on déploie. Vos cas d'usage IA deviennent des systèmes qui tournent vraiment, intégrés à votre quotidien.

RAG et agents sur vos données

Des assistants connectés à vos documents et vos outils métier, qui répondent juste et s'appuient sur vos vraies données.

Branché sur votre stack

Automatisations et applications sur mesure, intégrées à vos logiciels existants et supervisées dans la durée.

Références

Ils nous ont fait confiance

Fiabilité

Un système qui tient en production

Beaucoup de projets IA s'arrêtent à la démo. Notre métier, c'est de les amener jusqu'à un système fiable, intégré et durable.

Intégré à vos outils

Branché sur vos logiciels métier, votre CRM et vos fichiers. L'IA vit là où travaillent vos équipes, pas dans un énième onglet à part.

Supervisé et fiable

Garde-fous, contrôle des réponses et suivi des performances. On garde la main sur ce que produit le système, dans le temps.

Vos données maîtrisées

Hébergement et confidentialité cadrés, conformité RGPD. Vos données restent les vôtres, du prototype à la production.

Vos équipes autonomes

Transfert de compétences, documentation et formation. Vos équipes savent faire tourner et faire évoluer l'outil sans nous.

Méthode

Notre approche

Nous prenons le temps de comprendre votre métier de l'intérieur pour construire avec vous une stratégie IA sur mesure, ancrée dans votre réalité opérationnelle.

  1. 01 Cadrage

    Partir de votre situation réelle

    Besoin encore flou, processus déjà identifié, produit à créer ou système à améliorer : nous choisissons le bon niveau de cadrage. Un audit complet n'est pas imposé lorsque le projet est déjà suffisamment clair.

    Ce que vous obtenez

    Un problème, un périmètre et des critères de réussite partagés.

  2. 02 Décision

    Valider la valeur et la faisabilité

    Nous confrontons l'objectif métier aux exemples réels, aux données disponibles, aux intégrations et au niveau d'erreur acceptable. Le budget et le plan de livraison reposent sur ce périmètre.

    Ce que vous obtenez

    Une décision go, no-go ou cadrage complémentaire argumentée.

  3. 03 Construction

    Tester sur des données réelles

    Nous construisons le parcours central, le testons sur des cas représentatifs puis l'intégrons progressivement à vos systèmes. Les situations difficiles et la validation humaine sont traitées avant le déploiement.

    Ce que vous obtenez

    Un outil utilisable dont la qualité est mesurée, pas une simple démonstration.

  4. 04 Production

    Déployer, mesurer et transmettre

    Déploiement, documentation, formation initiale et suivi des performances rendent le système exploitable. L'hébergement, la supervision et les évolutions sont ensuite dimensionnés selon la criticité.

    Ce que vous obtenez

    Vos équipes deviennent autonomes et les gains de temps se pérennisent.

Capacités techniques

La bonne architecture pour le problème

Nous ne partons pas d'une technologie à placer. Nous choisissons les composants adaptés aux données, au risque métier, au budget et aux usages attendus.

Notre principe

RAG, agents, LLM, machine learning, deep learning, n8n et développement logiciel sont des moyens. Le point de départ reste toujours le résultat métier à obtenir.

Ressources

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Avant de se lancer dans l'IA

« Il faut avoir en tête que ce n'est pas de la magie. Ça ne va pas remplacer vos employés ni vous faire x10 de CA dès la première année. C'est pour ça qu'il faut commencer simple avec des retours concrets et incrémenter au fur et à mesure. »

Anas, Co-Fondateur de Tensoria

Premier échange

Discutons de votre projet IA

Un échange de qualification de 30 minutes pour comprendre votre situation, vérifier si nous pouvons vous aider et choisir le bon point de départ.

Équipe

Notre équipe

Une équipe passionnée et expérimentée, guidée par la transparence, l'humain et l'expertise, à votre service.

Anas Rabhi

Anas Rabhi

Co-fondateur

Data Scientist/Développeur IA

KR

Kaoutar Rabhi

Co-fondatrice

Responsable formation IA

NK

Najoua Karm

Gestion des partenariats

FAQ

Questions fréquentes

Une vision claire de notre accompagnement IA, des premiers pas au suivi continu.

Le point de départ dépend de votre situation. Un besoin encore flou mène vers l'Audit IA opérationnel. Un processus déjà identifié peut passer directement au cadrage puis à l'automatisation. Une application à créer commence par un cadrage produit. Un système existant à améliorer commence par un diagnostic technique.
L'audit est adapté lorsque plusieurs processus doivent être explorés ou que les priorités ne sont pas encore claires. Si vous avez déjà un processus précis, des exemples réels et un résultat attendu, nous pouvons souvent passer directement à un cadrage de projet plus court.
La formation est assurée par notre structure dédiée, formation-claude-ia.fr. Nous vous y orientons pour monter vos équipes en compétence sur Claude et l'IA générative.
De quelques semaines pour une automatisation simple à plusieurs mois pour un projet complexe. L'audit vous donne une estimation réaliste selon vos besoins.
Chaque accompagnement inclut les conseils de suivi : maintenance, ajustements, évolutions. Tout est prévu et discuté dès le départ.