Local AI Systems
Private AI solutions that run securely on your infrastructure.
- On-prem inference
- Air-gapped deployment
- Data sovereignty
Ingénierie AI deep-tech
Concevoir des systèmes
intelligents pour l'avenir
Haal Lab construit des solutions AI avancées, notamment des applications à base de grands modèles de langage, des systèmes de retrieval, des plateformes d'automatisation et des infrastructures AI privées — pour les organisations qui prennent l'intelligence au sérieux.
- Architecture privacy-first
- Ingénierie de qualité production
- Conception basée sur la recherche
haal-lab · inference-graph
Latency
12.4 ms
Capacités
Quatre piliers d'une stack AI moderne
De l'inférence locale privée aux systèmes de connaissances d'entreprise — chaque capacité est conçue pour fonctionner indépendamment ou composer une plateforme unifiée.
LLM Applications
Custom AI assistants, agents, and intelligent automation systems.
- Agent orchestration
- Tool-augmented LLMs
- Workflow automation
Knowledge Intelligence
Advanced RAG systems, semantic search, and document intelligence.
- Hybrid retrieval
- Reranking pipelines
- Document understanding
AI Infrastructure
Deployment, optimization, and scalable AI engineering.
- Model serving
- GPU optimization
- Observability
Travaux sélectionnés
L'ingénierie que nous livrons
Projets représentatifs qui montrent comment Haal Lab transforme la recherche AI moderne en systèmes qui tiennent en production.
Pourquoi Haal Lab
Principes que nous respectons
Trois engagements qui façonnent chaque système que nous concevons — et chaque ligne de code que nous livrons.
Privacy First
Building AI systems where your data remains under your control. We design for local execution, encrypted pipelines, and zero data leakage by default — never as an afterthought.
01Research Driven
Transforming modern AI research into practical solutions. We track the frontier — from retrieval architectures to inference acceleration — and translate it into engineering that ships.
02Engineering Excellence
Designing reliable AI systems from prototype to production. Observability, evaluation, and reproducibility are built into every layer of the stack we deliver.
03Réseau
Bâti sur un écosystème de confiance
Nous nous associons aux organisations technologiques, d'infrastructure, de cloud et de recherche qui rendent l'AI de production possible — avec un focus sur la souveraineté européenne, les modèles open-weight et l'infrastructure open-source.
Conseil consultatif
Les personnes qui nous maintiennent rigoureux
Nos conseillers apportent une expertise approfondie en recherche AI, infrastructure, droit de la confidentialité, sécurité et stratégie produit. Ils examinent notre architecture, mettent à l'épreuve nos décisions et nous maintiennent honnêtes sur l'écart entre recherche et production.
EV
Dr. Elena Vogt
AI Research Advisor
Former senior researcher at a European AI lab. Elena advises Haal Lab on retrieval architecture, evaluation methodology, and multilingual model selection. She holds a PhD in machine learning and has published extensively on dense and sparse retrieval.
Retrieval SystemsMultilingual NLPEvaluation
MR
Marcus Reiner
Infrastructure & DevOps Advisor
Twenty years building production infrastructure at scale. Marcus guides our AI infrastructure practice — model serving, GPU scheduling, observability, and the operational discipline required to run LLMs in production without firefighting.
GPU OptimizationKubernetesModel Serving
Services
Comment nous collaborons
Un ensemble ciblé de services couvrant le cycle de vie complet d'un système AI — de la recherche et l'architecture au déploiement et l'exploitation.
01
Custom AI Development
Bespoke AI systems designed from first principles — from problem framing to deployed model pipelines.
02
Retrieval-Augmented Generation
Production RAG systems with hybrid retrieval, reranking, and evaluation harnesses you can trust.
03
LLM Integration
Embedding language models into your products with tooling, guardrails, and observability.
04
AI Automation
Agent-based automation that handles real workflows — not just demos — with human-in-the-loop safety.
05
Private AI Deployment
On-prem and air-gapped deployment of open models, tuned for your hardware and your data boundaries.
06
AI Consulting
Architecture review, feasibility studies, and roadmap design for organizations adopting AI seriously.
À propos de Haal Lab
Une entreprise d'ingénierie AI, pas une agence.
Haal Lab est une entreprise d'ingénierie AI spécialisée dans le développement de systèmes logiciels intelligents utilisant les technologies modernes de machine learning et de modèles de langage.
Nous traitons l'AI comme une discipline d'ingénierie — avec rigueur, évaluation et discipline de production au cœur. Notre travail couvre les plateformes d'inférence locales, les systèmes de retrieval, l'orchestration d'agents et l'infrastructure nécessaire pour les faire fonctionner de manière fiable à grande échelle.
- Focus
- Private AI
- Stack
- LLM · RAG · Infra
- Engineering
- End-to-end
- Approach
- Research-led
Entamer la conversation
Un système qui mérite d'être construit ?
Parlez-nous du problème que vous résolvez. Nous répondons à chaque demande sérieuse avec une perspective technique concrète — généralement sous deux jours ouvrables.
FAQ
Frequently asked questions
Answers to the questions we hear most often — from organizations evaluating AI engineering partners.
What does Haal Lab do?
Haal Lab is a deep-tech AI engineering company that builds private, intelligent, and reliable AI systems. We deliver four capabilities: Local AI Systems (private on-prem inference), LLM Applications (assistants and agents), Knowledge Intelligence (RAG and semantic search), and AI Infrastructure (deployment and optimization).
Who is Haal Lab for?
Haal Lab works with businesses, startups, researchers, and organizations that need custom AI solutions — particularly those with privacy, compliance, or data-sovereignty requirements that rule out generic cloud AI services.
Does Haal Lab build private or on-premises AI?
Yes. Privacy-first architecture is one of our core principles. We build AI systems that run entirely on your infrastructure — on workstations, on-prem servers, or air-gapped clusters — using open-weight models so your data never leaves your environment.
What technologies does Haal Lab use?
Our stack includes open-weight LLMs, llama.cpp, vLLM, Triton, GGUF format, BGE-M3 embeddings, vector databases (Qdrant, Postgres with pgvector), LangGraph for agent orchestration, Kubernetes, and CUDA for GPU acceleration. We build on open-source by default — no platform lock-in.
How is Haal Lab different from a generic AI agency?
Haal Lab treats AI as an engineering discipline, not a demo factory. Every system we ship includes evaluation harnesses, observability, and documentation. We build on open-weight models and open-source infrastructure so you own the system, the weights, and the data — no platform lock-in.
How do I engage Haal Lab?
We work in four stages: Discovery (understand the problem), Architecture (design the system end-to-end), Build (engineering in demonstrable increments), and Deploy (ship to your environment with runbooks and observability). Start by contacting us at hello@haal-lab.solutions.
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