Stardev · Studio d'ingénierie IA

Nous construisons l'intelligence qui tient en production.

Les démonstrations impressionnent. Les systèmes tiennent la charge. Stardev conçoit, entraîne et opère des modèles qui servent des millions de décisions par jour — sous contrainte de latence, de coût et de preuve.

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01 — Manifeste

L'intelligence artificielle n'est pas un produit que l'on achète. C'est une discipline d'ingénierie : des données que l'on qualifie, des modèles que l'on mesure, des garde-fous que l'on prouve. Chez Stardev, aucune ligne de code n'atteint la production sans métrique, sans coût maîtrisé, sans possibilité de revenir en arrière.

02 — Domaines d'expertise

Cinq terrains
où l'IA change la donne.

Cinq pratiques, un même standard d'exigence : mesurable, reproductible, opérable.

01

Grands modèles & agents autonomes

Des modèles qui raisonnent,
des agents qui exécutent.

Un LLM seul répond. Un agent agit : il planifie, appelle des outils, vérifie son propre résultat et sait s'arrêter. Nous concevons ces boucles de décision pour des métiers réels — support client, back-office, ingénierie logicielle — avec un journal d'exécution auditable à chaque étape.

  • RAG hybride (vectoriel + lexical) sur corpus propriétaire, réponses sourcées
  • Orchestration multi-agents : planificateur, exécutants, critique
  • Évaluation continue : jeux de tests figés, détection de régression à chaque release

−63 % de temps de traitement moyen sur un back-office de 40 agents

planner → tools → critic

02

Vision par ordinateur temps réel

Voir, comprendre,
décider en 12 ms.

Sur une chaîne de production ou un flux de caméras urbain, la latence est une contrainte physique. Nous distillons et quantifions les architectures de détection pour les faire tourner sur GPU embarqué, sans sacrifier le rappel sur les cas rares — ceux qui justifient le projet.

  • Détection, segmentation et suivi multi-objets à 60 img/s
  • Quantification INT8 & distillation : −4× de mémoire, <1 pt de mAP perdu
  • Boucle d'annotation active : le modèle réclame lui-même les images utiles

99,2 % de rappel sur défauts critiques, 12 ms par image

defect · 0.98 weld · 0.91 edge · 0.87 12 ms / frame

03

Génération multimodale

Voix, image, vidéo :
une seule intelligence.

Le texte n'est qu'une modalité. Nous assemblons des pipelines où la parole, l'image et la vidéo circulent dans un même espace de représentation : un assistant vocal qui lit un schéma, une fiche produit qui se décline en douze formats, une réunion qui devient une décision écrite.

  • Voix conversationnelle bout-en-bout, ~400 ms de latence perçue
  • Génération d'assets dirigée par charte : couleurs, typographies, cadrages verrouillés
  • Empreinte invisible et traçabilité C2PA sur chaque média produit

×18 de volume créatif à budget constant

audio · image · vidéo

04

Inférence edge & MLOps

L'inférence là où
vivent les données.

Envoyer chaque octet vers le cloud coûte cher, expose et ralentit. Nous rapatrions le calcul au plus près du capteur, et industrialisons le cycle de vie : versionner un modèle comme on versionne du code, déployer en canari, revenir en arrière en une commande.

  • Registre de modèles versionné, déploiement progressif et rollback instantané
  • Observabilité : dérive des données, coût par requête, p99 de latence
  • Runtime optimisé ARM/NPU — fonctionne hors ligne, se resynchronise ensuite

−71 % de coût d'inférence après portage edge

p99 · 41 ms

05

IA responsable & gouvernance

La confiance
est une architecture.

La conformité ne s'ajoute pas à la fin. Elle se conçoit dès le schéma de données : qui a le droit de voir quoi, quelle décision est explicable, quelle trace subsiste six mois plus tard. Nous alignons les systèmes sur l'AI Act et le RGPD avant qu'un auditeur ne pose la question.

  • Cartographie des risques et classification AI Act par cas d'usage
  • Tests d'équité, red-teaming adversarial, garde-fous en entrée et en sortie
  • Traçabilité complète : donnée → version de modèle → décision → responsable

100 % des décisions rejouables sur 24 mois d'historique

auditable by design

03 — Méthode

Quatre étapes,
zéro effet tunnel.

  1. 01

    Cadrage par la valeur

    Deux semaines pour définir la métrique qui décide de tout : ce que le système doit améliorer, de combien, et à partir de quel seuil on arrête.

  2. 02

    Prototype mesuré

    Un pilote sur données réelles, évalué contre une base de référence humaine. Pas de démo scénarisée : le chiffre, ou rien.

  3. 03

    Industrialisation

    CI/CD des modèles, tests de charge, budget de latence et de coût par requête inscrits dans le pipeline de déploiement.

  4. 04

    Transfert & autonomie

    Vos équipes reprennent la main : runbooks, formation, code documenté. Notre réussite se mesure au moment où vous n'avez plus besoin de nous.

0 systèmes IA en production
0 latence médiane d'inférence
0 disponibilité constatée sur 12 mois
0 décisions servies par an

« Stardev a remplacé nos slides par une métrique. Six semaines plus tard, la métrique bougeait. »

Directrice des opérations — groupe industriel, 9 000 salariés

04 — Démarrer

Un cas d'usage. Une métrique. Six semaines.

Décrivez le problème, nous revenons sous 48 h avec un périmètre chiffré et la métrique de succès qui l'accompagne.

hello@stardev.ai Revoir les domaines