Constructeur d'Agents IA
    Déployez des Agents IA en Minutes, Pas en Mois 

    Arrêtez d'attendre 6 mois pour l'infra. Votre équipe ML a des idées aujourd'hui — livrez-les cette semaine.

    Ce Que les Vraies Équipes Construisent

    Ce ne sont pas des cas d'usage théoriques. Ils sont en production chez des entreprises comme la vôtre.

    IA Support Client

    Une fintech a réduit la résolution de tickets de 4 heures à 12 minutes en construisant un chatbot RAG sur 50 000 docs support. Déployé en 2 jours.

    WeaviateQdrantMilvusEmbeddings

    Agents de Traitement de Documents

    Une entreprise de logistique a automatisé l'extraction de factures sur 15 formats de transporteurs. Traitement de 10 000 docs/jour — avant il fallait 3 ETP.

    LangChainLlamaIndexCustom APIs

    BI en Langage Naturel

    'Montre-moi le CA Q4 par région' → graphique instantané. Un e-commerce a donné à son équipe ops des analytics en self-service sans SQL.

    SupersetClickHouseAirflow
    ML Production Sans le Doctorat

    Sautez le Projet Infrastructure de 6 Mois

    Vos ingénieurs ML devraient shipper des modèles, pas debugger des manifests Kubernetes à 2h du mat'.

    Bases de Données Vectorielles

    Weaviate, Qdrant, Milvus — déployées avec mTLS et backups. Zéro YAML requis.

    Weaviate •Qdrant •Milvus •Chroma

    Suivi des Expériences

    MLflow avec stockage S3 des artefacts. Comparez 100 runs de modèles sans tickets infra.

    MLflow •Weights & Biases

    Serving de Modèles

    KServe avec autoscaling. Gérez 10 RPS ou 10 000 — payez uniquement ce que vous utilisez.

    KServe •Ray Serve •Triton

    Clusters GPU

    Clusters Ray pour l'entraînement distribué. Lancez 8 GPUs pour le fine-tuning, détruisez quand c'est fini.

    Ray Clusters •GPU Pods •Spark

    De 'On a Besoin d'un Chatbot' à la Production en 15 Minutes

    Votre CEO a demandé un bot de connaissances interne. Voici ce que ça demande vraiment :

    Step 1

    Déployer Weaviate

    Cliquez 'Déployer' dans le catalogue. 45 secondes plus tard : vector DB production avec backup.

    Step 2

    Ajouter les Embeddings

    Un toggle pour attacher sentence-transformers. Pas de pip install, pas de debug Docker.

    Step 3

    Ingérer les Docs Entreprise

    Pointez vers votre Confluence, Notion ou bucket S3. L'auto-chunking fait le reste.

    Step 4

    Connecter Votre LLM

    OpenAI, Anthropic, ou Llama self-hosted. mTLS sécurise tout automatiquement.

    rag_app.py
    1# Build a production RAG app in < 15 minutes
    2from aivena import Catalog, Agent
    3
    4# 1. Deploy Production Vector DB
    5# mTLS, backups, and monitoring included
    6weaviate = Catalog.deploy(
    7 "weaviate-cluster",
    8 replicas=3,
    9 region="eu-west-1"
    10)
    11
    12# 2. Attach Embeddings Model
    13# No pip install, no Docker management
    14embeddings = Catalog.attach(
    15 "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
    16 gpu=True
    17)
    18
    19# 3. Ingest & Chunk Documents
    20# Auto-ocr, cleaning, and vectorization
    21dataset = Catalog.source("s3://company-docs/policy")
    22weaviate.ingest(
    23 dataset,
    24 embeddings=embeddings,
    25 chunk_size=512,
    26 overlap=50
    27)
    28
    29# 4. Connect LLM Gateway
    30# Unified API for OpenAI, Anthropic, or Llama
    31agent = Agent(llm="gpt-4", knowledge_base=weaviate)
    32
    33response = agent.ask(
    34 "What is our remote work policy?",
    35 citations=True
    36)
    37print(response)
    Initializing environment...
    Python 3.11 • Aivena SDK v2.4.0

    Votre Équipe ML Attend

    Chaque semaine passée sur l'infra est une semaine sans shipper de features IA. Commencez aujourd'hui — pas de carte bancaire requise.