Architecture IA
Des infrastructures robustes, scalables et souveraines.
Nous construisons des systèmes durables, pas juste des scripts.
Une approche
Code-First.
Contrairement aux solutions "No-Code" fragiles, nous déployons de véritables architectures logicielles. Chaque composant est isolé, documenté et versionné.
Cela garantit que votre système d'acquisition ne s'effondre pas lors d'une mise à jour d'API ou d'une montée en charge.
Pourquoi documenter ?
- •Indépendance : Vous êtes propriétaire de votre système.
- •Maintenabilité : N'importe quel développeur peut reprendre le projet.
- •Scalabilité : Passez de 100 à 10 000 leads sans tout reconstruire.
Notre Stack Technique
Nous sélectionnons les meilleurs outils pour chaque brique de votre infrastructure.
Cloud & Hosting
Backend & Auth
Auth
Database
Tools & Payment
AI Engines
Et d'autres
Python
Le langage dominant pour l’IA (machine learning, deep learning, NLP), grâce à TensorFlow, PyTorch, scikit-learn et autres bibliothèques riches.
Source: Che IT Group
JavaScript
Très utilisé pour produire des interfaces web intégrant des modèles IA (TensorFlow.js, web apps).
Source: Analytics Insight
TypeScript
Superset de JavaScript avec typage ; de plus en plus populaire pour des projets IA + web robustes.
Source: IntuitionLabs
Java
Courant dans les systèmes IA d’entreprise (scalabilité, intégration backend).
Source: Che IT Group
C++
Choisi pour les composants IA nécessitant performance et faible latence (robotique, moteurs IA).
Source: Che IT Group
C#
Utilisé dans certains environnements d’entreprise et pour des intégrations IA avec .NET.
Source: IntuitionLabs
Go
Croissance notable pour les services backend IA et les microservices performants.
Source: IntuitionLabs
Rust
Adopté pour ses garanties de sécurité/mémoire et ses performances, intéressant en IA intégrée.
Source: IntuitionLabs
Julia
Langage qui monte spécifiquement pour calculs scientifiques et IA très performants.
Source: Saerin Tech