Découverte
Nous commençons par le problème, pas par le modèle. Un engagement ciblé pour comprendre les contraintes, les données, les critères de succès et l'environnement de production dans lequel le système vivra.
Ce que nous faisons
Solutions IA conçues pour votre entreprise.
Quatre façons d'aider les organisations à utiliser l'IA , chacune peut fonctionner seule ou ensemble comme un système complet. Nous nous concentrons sur la résolution de votre problème réel, pas sur la promotion d'une technologie particulière.
haal-lab.solutions / ce-que-nous-faisons
01 / Capacité
Systèmes IA locaux
Solutions IA privées qui s'exécutent en toute sécurité sur votre infrastructure.
Nous construisons des systèmes IA qui fonctionnent entièrement dans votre environnement, sur des stations de travail, des serveurs sur site ou des clusters air-gapped. L'exécution locale élimine les contraintes de confiance, de latence et de conformité des modèles hébergés dans le cloud, tout en préservant les pleines capacités des LLM modernes à poids ouvert. Nos déploiements sont conçus autour de runtimes d'inférence quantifiés, du co-scheduling GPU/CPU et de la sélection de modèles adaptée au matériel, pour que le système reste réactif sur le matériel que vous possédez déjà.
Ce que nous livrons
- Inférence sur site avec GGUF, llama.cpp, vLLM et TGI
- Déploiement air-gapped pour les environnements réglementés
- Quantification adaptée au matériel (INT4 / INT8 / FP8)
- Souveraineté des données par architecture, pas par politique
- Registre de modèles hors ligne et contrôle de version
Stack
GGUFllama.cppvLLMCUDADockerKubernetes
02 / Capacité
Applications LLM
Assistants IA personnalisés, agents et systèmes d'automatisation intelligente.
Nous concevons et déployons des applications LLM qui vont au-delà du chat — des assistants qui agissent, des agents qui orchestrent des outils, et des systèmes d'automatisation qui s'intègrent proprement à votre logiciel existant. Chaque application est construite avec des cadres d'évaluation, des garde-fous et l'observabilité dès le premier jour, pour que le comportement reste prévisible lorsque vous passez du prototype au trafic de production.
Ce que nous livrons
- Orchestration d'agents avec appels d'outils structurés
- LLMs augmentés d'outils sur vos API internes
- Automatisation des flux de travail avec boucle humaine de sécurité
- Pipelines d'évaluation de prompts et de réponses
- Streaming, sortie structurée et appel de fonctions
Stack
PythonTypeScriptOpenAIAnthropicOpen weightsLangGraph
03 / Capacité
Intelligence des connaissances
Systèmes RAG avancés, recherche sémantique et intelligence documentaire.
Nous construisons des systèmes de récupération qui trouvent réellement la bonne réponse. Nos pipelines RAG combinent récupération dense et sparse, reranking par cross-encoder, reformulation de requêtes et attribution de source dans un système unique et observable. Pour les domaines riches en documents, nous ajoutons OCR, chunking sensible au layout et compréhension des tableaux, pour que le système fonctionne sur des contrats, des articles de recherche et des archives numérisées — pas seulement du texte propre.
Ce que nous livrons
- Récupération hybride (BM25 + embeddings denses)
- Reranking par cross-encoder pour la précision
- Indexation multi-vecteurs et par document parent
- OCR + chunking de documents sensible au layout
- Attribution de source et suivi des citations
Stack
BGE-M3QdrantPostgresColPaliOCRrerankers
04 / Capacité
Infrastructure IA
Déploiement, optimisation et ingénierie IA évolutive.
Nous construisons la couche d'infrastructure qui fait fonctionner les systèmes IA de manière fiable en production. Cela signifie service de modèles adapté à votre matériel, autoscaling qui respecte la mémoire GPU, observabilité qui met en évidence la dérive de latence et de qualité, et pipelines CI/CD qui évaluent les modèles, pas seulement les tests unitaires. Le résultat est une plateforme IA sur laquelle votre équipe peut itérer sans gérer des incendies.
Ce que nous livrons
- Service de modèles avec vLLM, TGI et Triton
- Planification GPU, batching et optimisation mémoire
- Observabilité : traces, métriques, évaluations, dérive
- CI/CD piloté par l'évaluation pour les prompts et modèles
- Optimisation des coûts et du débit
Stack
vLLMTritonPrometheusOpenTelemetryKubernetesTerraform
Engagement
Comment nous travaillons
Un modèle d'engagement en quatre étapes conçu pour réduire les risques des projets IA et laisser votre équipe avec un système qu'elle peut exploiter et étendre.
Architecture
Nous concevons le système de bout en bout — choix des modèles, stratégie de récupération, infrastructure, cadre d'évaluation — et le testons par rapport à vos charges de travail réelles avant de nous engager.
Construction
Ingénierie en petits incréments démontrables. Vous voyez du logiciel fonctionnel tôt et souvent, avec des rapports d'évaluation joints à chaque jalon.
Déploiement
Nous livrons dans votre environnement — cloud, sur site ou air-gapped — avec l'observabilité, les runbooks et la documentation dont votre équipe a besoin pour l'exploiter en toute confiance.
Vous souhaitez une démonstration plus approfondie ?
Nous pouvons adapter chacune de ces capacités à votre cas d'utilisation spécifique lors d'un appel de 45 minutes.
Glossary
AI engineering terms, defined.
The vocabulary we use across this site , defined plainly so anyone evaluating AI systems can follow along.
- RAG
- Retrieval-Augmented Generation , an architecture that grounds LLM responses in your own documents by retrieving relevant passages and feeding them as context.
- LLM
- Large Language Model , a neural network trained on large text corpora that generates text, answers questions, and performs natural language tasks.
- GGUF
- GPT-Generated Unified Format , a file format for storing quantized language models so they can run efficiently on consumer hardware.
- BGE-M3
- A multilingual embedding model that produces dense, sparse, and ColBERT-style representations in a single pass, used for semantic search.
- Reranking
- A second-stage retrieval step that uses a more expensive model (usually a cross-encoder) to re-score and reorder the top results for higher precision.
- Vector Database
- A database optimized for storing and querying high-dimensional vectors (embeddings), used for semantic search and RAG.
- Open-weight model
- A language model whose weights are publicly available for download and local execution , such as Llama, Mistral, or Qwen.
- Air-gapped
- A deployment with no network connection to the outside world , used in regulated environments where data cannot leave the premises.
- Fine-tuning
- The process of further training a pre-trained model on domain-specific data to specialize its behavior.
- Embedding
- A numerical vector representation of text that captures semantic meaning, enabling similarity search.
- Cross-encoder
- A model that takes a query and a document together and outputs a single relevance score , slower than bi-encoder retrieval but more accurate.
- Agent orchestration
- Coordinating multiple LLM calls, tool uses, and reasoning steps to accomplish a complex task autonomously.
FAQ
Questions sur nos capacités
Questions courantes sur l'IA locale, RAG, BGE-M3, le déploiement air-gapped et l'infrastructure IA.
Qu'est-ce qu'un système d'IA local ?
Un système d'IA local s'exécute entièrement sur votre propre matériel – postes de travail, serveurs sur site ou clusters isolés – sans envoyer de données à une API cloud. Haal Lab construit des systèmes d'IA locaux en utilisant des modèles à poids ouverts au format GGUF, avec les runtimes llama.cpp et vLLM, et l'accélération CUDA lorsque des GPU sont disponibles.
Qu'est-ce qu'un système RAG et Haal Lab en construit-il ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui ancre les réponses du modèle de langage dans vos propres documents. Un système RAG récupère les passages pertinents d'une base de connaissances, puis les transmet au LLM comme contexte. Haal Lab construit des systèmes RAG de production avec recherche hybride (BM25 + embeddings denses), reclassement par cross-encoder et attribution des sources.
Qu'est-ce que BGE-M3 et pourquoi Haal Lab l'utilise-t-il ?
BGE-M3 est un modèle d'embeddings multilingue qui produit des représentations denses, creuses et de type ColBERT en un seul passage. Haal Lab utilise BGE-M3 pour la recherche en production car il gère les corpus multilingues (comme les documents juridiques transjuridictionnels) et supporte l'indexation multi-vecteurs pour un rappel plus élevé.
Haal Lab peut-il déployer l'IA sur une infrastructure isolée ?
Oui. Nous construisons des déploiements isolés pour les environnements réglementés – santé, finance, gouvernement et juridique. L'ensemble de la pile (modèles, runtime, couche de recherche, application) s'exécute dans votre réseau sans appels sortants. Nous utilisons des registres de modèles hors ligne et un contrôle de version pour maintenir le système.
Qu'est-ce que l'ingénierie d'infrastructure IA ?
L'ingénierie d'infrastructure IA est la pratique de construction de la couche de service, d'éscalabilité et d'observabilité qui fait fonctionner les systèmes de manière fiable en production. Haal Lab construit une infrastructure autour de vLLM, Triton et Kubernetes – incluant l'ordonnancement GPU, le batching, l'ajustement mémoire et le CI/CD piloté par évaluation pour les prompts et les modèles.
Combien de temps dure un engagement avec Haal Lab ?
Cela dépend de la portée. Un prototype ciblé peut être livré en 4–6 semaines. Un système de production avec infrastructure, évaluation et observabilité prend typiquement 3–6 mois. Discovery (1–2 semaines) nous donne suffisamment de contexte pour vous donner un calendrier concret avant tout engagement.
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