Vos documents sont sensibles.
Contrats, dossiers clients, procédures internes, dossiers métier. Des documents que vous ne pouvez pas envoyer à une API externe, par obligation réglementaire ou par simple prudence.
Déployez des modèles d'IA directement dans votre environnement pour exploiter vos documents et vos données internes, sans dépendre systématiquement d'un service cloud.
Contrats, dossiers clients, procédures internes, dossiers métier. Des documents que vous ne pouvez pas envoyer à une API externe, par obligation réglementaire ou par simple prudence.
Un modèle d'IA peut fonctionner directement sur votre infrastructure. Vos documents ne quittent jamais le réseau, et il n'y a donc pas de transfert à qualifier.
Recherche documentaire, recherche par le sens plutôt que par mot-clé, assistants internes reliés à vos bases. Les réponses restent ancrées à vos sources.
Posez des questions à votre documentation interne et obtenez une réponse ancrée aux passages retrouvés, avec le document source.
Vos bases documentaires indexées localement et reliées à un modèle. Ce qui est envoyé au modèle se limite aux passages pertinents.
Installation et exploitation d'un modèle de langage sur votre propre matériel : serveur, carte graphique, runtime, accès et sauvegarde.
Ce qui peut être automatisé, ce qui ne devrait pas l'être, et quelles données doivent rester chez vous. Avant tout achat de machine.
Volumétrie, contexte utile, nombre d'utilisateurs simultanés, modèles envisageables, mémoire nécessaire et matériel déjà en place.
Modèles, runtime, stockage, indexation, droits d'accès et intégration dans l'environnement retenu.
Documentation, sauvegarde, restauration et suivi, si vous souhaitez me déléguer la maintenance plutôt que la reprendre en interne.
Avant Volnys, j'ai participé à la R&D d'une IA métier en hydrologie : données temps réel, corpus documentaire, MCP et orchestration d'agents.
Décrivez les documents concernés, le résultat attendu et votre environnement. Je vous dirai si une approche locale est pertinente.