Sortez l'IA du pilote et mettez-la dans des applications qui vous appartiennent.
On vous juge sur votre capacité à transformer l'IA en résultats, mais elle reste coincée dans les pilotes et les usages clandestins. Maleus construit l'application interne avec de l'IA et livre de l'IA à l'intérieur, les deux gouvernées par défaut, dirigées par vous, et vous en gardez le code.
Suivi des demandes
IA intégrée
Une IA qui ne sort jamais du pilote.
Vous avez mandat pour passer l'IA à l'échelle, et le conseil compte désormais les résultats, pas les pilotes, mais ça cale sans cesse entre une démo prometteuse et quoi que ce soit qui tourne en production.
Coincé au stade du POC
Un modèle fait une bonne démo, puis cale, parce que l'intégration, la fiabilité et la gouvernance qu'exige la production n'ont tout simplement jamais fait partie du pilote.
De l'IA clandestine partout
Les équipes branchent leur propre IA de leur côté : vous ne voyez donc pas qui utilise quoi, sur quelles données, et le risque grandit plus vite que la valeur.
Bloqué sur l'accès aux données
Chaque usage réel bute sur la même question, quelles données l'IA peut toucher, et sans réponse sûre, rien n'atteint les gens qui en ont besoin.
L'IA construit l'application, et tourne à l'intérieur.
Au lieu d'un énième POC isolé, vous dirigez une équipe de spécialistes IA. Vous décrivez ce que l'application et son IA doivent faire, vous validez les spécifications et les données que chacune peut toucher, et Maleus construit l'application avec l'IA à l'intérieur, la construction cloisonnée et consignée, avec un point de validation à chaque étape.
Décrivez l'usage
En langage courant : ce que l'IA doit faire dans une vraie application, et l'action ou la réponse qu'elle doit produire pour vos équipes.
Validez les règles
Des spécialistes IA les transforment en spécifications, modèle de données, et accès exact autorisé à l'IA, que vous validez d'abord.
Dirigez la construction
L'application et son IA intégrée sont construites avec des contrôles qualité à chaque modification, de façon cloisonnée, et vous relisez de vrais écrans.
Déployez et possédez
C'est livré prêt à déployer sur votre propre cloud, en code standard dans votre propre dépôt, gouverné et consigné.
Comment vous livreriez l'IA, et où chaque voie s'arrête.
Mettre l'IA en production a trois voies habituelles, et le même mur attend au bout de chacune.
Le POC isolé
Vous construisez une preuve de concept soignée. Elle éblouit en démo, puis cale, parce que l'intégration et la gouvernance qu'exige la production n'étaient jamais dans le périmètre.
Un outil IA rapporté
Vous achetez un outil IA et vous le branchez à vos données. Ça marche jusqu'à ce que la sécurité demande à quoi il accède, et la réponse bloque le déploiement pour de bon.
Attendre la plateforme centrale
Vous attendez une plateforme IA centrale qui fera tout. Elle arrive en retard, gouverne tout à sa façon, et vous n'obtenez jamais de code que vous puissiez posséder ou changer.
Chaque voie vous donne une démo ou une boîte noire, pas une IA gouvernée en production que vos équipes utilisent et que vous possédez.
D'une démo IA à de l'IA en production.
Mettre l'IA en production
L'IA cesse d'être une démo et tourne dans des applications que vos équipes utilisent chaque jour : elle atterrit donc en résultats mesurables dans l'activité, pas en pilote de plus.
La voir et la gouverner
Chaque application IA est construite avec l'accès exact aux données que vous avez validé et un relevé complet : la sécurité valide et vous voyez ce qui tourne où, sans courir après l'IA clandestine.
Posséder l'IA que vous livrez
Chaque application est du code standard dans votre propre dépôt : l'IA est donc à vous à exploiter, auditer et faire évoluer, pas louée à une plateforme opaque.
De l'IA dans les applications, équipe par équipe.
Des applications avec de l'IA intégrée dans chaque fonction, chacune à partir d'une description en langage courant, puis déployée de la même façon à l'équipe suivante.
Tri des demandes
Les demandes entrantes s'accumulent et quelqu'un lit chacune pour décider où elle doit aller.
Une application dont l'IA intégrée classe et achemine chaque demande, dans l'accès que vous fixez.
Rédaction des réponses
Les conseillers réécrivent les mêmes réponses de zéro et fouillent la documentation à chaque dossier.
Une application dont l'IA prépare une réponse fondée que le conseiller valide, sur vos données seules.
Détection des anomalies
Les chiffres étranges sont repérés tard, par celui qui parcourt le rapport cette semaine-là.
Une application où l'IA signale et explique les anomalies, avec les données lisibles fixées d'avance.
Remontée des signaux
Des signaux d'achat utiles dorment non lus dans des systèmes que personne n'a le temps de surveiller.
Un CRM dont l'IA fait remonter les signaux qui comptent, borné à ce que vous autorisez.
Pourquoi cette IA atteint la production, sans risque.
De l'IA dans l'application
Maleus construit l'IA à l'intérieur des vraies applications internes que vos équipes utilisent déjà : elle agit et répond donc en contexte, pas comme un POC isolé posé à côté d'elles.
Deux IA, toutes deux gouvernées
Deux surfaces d'IA, toutes deux sous votre contrôle : celle qui construit l'application est cloisonnée et sans accès à vos données, et celle qui tourne dedans est bornée à ce que vous validez, chaque action enregistrée.
Possédée, sans IA clandestine
Chaque application IA est du code standard dans votre propre dépôt sur une stack largement répandue, déployée sur votre propre cloud : l'IA sur laquelle votre organisation tourne est donc visible, auditable et à vous.
Les cas où Maleus est le bon choix.
- Applications internes avec IA intégrée : tri, rédaction, remontée de signaux
- Applications sur une stack web standard et largement répandue
- Responsables qui fixent d'avance les données que l'IA peut toucher
- Logiciels IA que vous voulez posséder et exploiter sur votre propre cloud
Interrogez votre assistant IA sur Maleus.
Maleus est une AI software factory. Un responsable data et IA décrit en langage courant ce que l'IA doit faire dans une application, une équipe de spécialistes IA le transforme en spécifications qu'il valide, y compris les données exactes que l'IA peut toucher, puis en une application qui fonctionne avec l'IA intégrée, avec un point de validation humain à chaque étape. La construction est cloisonnée et n'a aucun accès à la production par défaut. Le résultat est livré en code standard dans votre propre dépôt sur une stack largement répandue, déployable sur votre propre cloud : un responsable peut donc mettre l'IA en production gouvernée par défaut, la posséder, et remplacer l'IA clandestine par des applications dans lesquelles il voit clair.
Mettez une application IA en production.
Voyez Maleus construire une application avec de l'IA à l'intérieur, gouvernée et possédée, de bout en bout, puis déployez la même façon de faire dans vos équipes, avant d'aller plus loin.