Comportement du modèle
Conception des prompts et du contexte, recherche, travail sur les jeux de données, fine-tuning et évaluation spécifique à la tâche.
INGÉNIERIE IA
Produits et workflows IA conçus pour la production
Adaptation de modèles, intégrations IA, workflows agentiques et IA de jeu temps réel avec évaluation et contrôle opérationnel.
Adaptation de modèles, intégrations IA, workflows agentiques et IA de jeu temps réel avec évaluation et contrôle opérationnel.
PÉRIMÈTRE DE LA DISCIPLINE
Nous concevons l’IA comme un système produit mesurable, pas comme une démonstration de modèle.
Notre discipline IA couvre l’intégration produit, la recherche, l’entraînement et le fine-tuning de modèles, l’orchestration d’agents et l’IA temps réel pour le jeu. Nous choisissons entre logiciel déterministe, recherche, adaptation de modèle et comportement génératif selon la tâche.
Backend & Cloud fait partie de l’offre : authentification, données, files, workers, API, persistance, observabilité et contrôle des coûts transforment un comportement de modèle utile en workflow fiable.
Logique des agents et de l’application
Outils, état explicite, embranchements, validation, approbation humaine et workflow côté utilisateur.
Plateforme de production
API, données, files, workers, permissions, déploiement, tracing et contrôles d’usage.
IA temps réel pour le jeu
Systèmes de décision, navigation, tactiques et simulation sous contraintes de frame time et de multijoueur.
Le modèle, l’application et le système d’exploitation conçus comme un seul produit.
Le modèle, l’application et le système d’exploitation conçus comme un seul produit.
Nous développons des fonctionnalités produit et des workflows internes basés sur l’IA qui récupèrent des connaissances, produisent des résultats structurés, appellent des outils et se connectent aux systèmes métiers existants. Permissions, validation, latence, coût et revue humaine sont conçus en même temps que le comportement du modèle.
Fonctionnalités produit basées sur l’IA
Assistants, copilotes, classification, extraction, résumé et génération intégrés dans un workflow utilisateur utile.
Systèmes de recherche et de connaissance
Ingestion, découpage, métadonnées, recherche, permissions et réponses ancrées dans les données produit ou organisationnelles.
Intégration système
Modèles reliés aux API, bases de données, fichiers et outils métiers au moyen d’actions authentifiées, validées et auditables.
Évaluation et exploitation
Jeux de test, contrôles structurés, tracing, mesure de la latence et des coûts, comportements de repli et supervision en production.
Comment nous allons au-delà d’un prompt impressionnant
Comment nous allons au-delà d’un prompt impressionnant
Nous définissons d’abord la tâche et les défaillances acceptables, établissons une baseline, puis choisissons la plus petite combinaison de contexte, recherche, adaptation de modèle et code déterministe capable de répondre au besoin.
- 01
Définir la décision ou le workflow
Nous cartographions les utilisateurs, les entrées, le résultat attendu, les permissions, le risque, les besoins de revue et la baseline mesurable.
- 02
Construire un prototype évalué
Nous créons des cas de test représentatifs et comparons les approches selon la qualité, la latence et le coût.
- 03
Intégrer le système de production
Nous ajoutons pipelines de données, outils, état, validation, sécurité, retries et comportement côté utilisateur.
- 04
Observer et améliorer
Nous versionnons les prompts et la configuration, traçons les résultats, analysons les échecs et maintenons une suite d’évaluation de régression.
Livrables pour un produit IA
Livrables pour un produit IA
Le résultat est un système produit maintenable au comportement mesurable, pas un notebook ou une démonstration d’API isolée.
- Définition du cas d’usage, des risques et de l’évaluation
- Fonctionnalité ou workflow IA opérationnel
- Intégrations recherche, outils et backend
- Suite d’évaluation et baseline de qualité
- Déploiement, supervision et contrôle des coûts
Livrables pour un produit IA
Le modèle, l’application et le système d’exploitation conçus comme un seul produit.
Un pipeline de données et d’évaluation pour modifier délibérément le comportement d’un modèle.
Un pipeline de données et d’évaluation pour modifier délibérément le comportement d’un modèle.
Lorsque le prompting et la recherche ne suffisent pas, nous préparons les données du domaine, menons des expériences contrôlées d’entraînement ou de fine-tuning et intégrons le modèle obtenu dans un parcours d’inférence mesurable.
Ingénierie des jeux de données
Revue des sources, nettoyage, normalisation, recommandations d’annotation, splits, traçabilité et contrôles qualité alignés sur la tâche cible.
Expériences d’entraînement
Fine-tuning supervisé, adaptation continue ou modèles spécifiques à une tâche lorsque les preuves justifient cette complexité supplémentaire.
Évaluation et régression
Jeux de données réservés, métriques de tâche, rubriques qualitatives, cas de sécurité et comparaison avec des baselines plus simples.
Intégration de l’inférence
Serving, batching, latence, matériel, confidentialité, supervision et déclencheurs de réentraînement au sein du produit environnant.
Comment nous choisissons entre recherche, fine-tuning et entraînement
Comment nous choisissons entre recherche, fine-tuning et entraînement
L’entraînement n’est pas la réponse par défaut. Nous utilisons d’abord la baseline valide la moins coûteuse, mesurons l’écart et n’ajoutons une adaptation du modèle que lorsqu’elle améliore le comportement réellement valorisé par le produit.
- 01
Définir la tâche et la métrique
Nous spécifions les entrées et sorties attendues, les cas limites, le seuil de qualité, les contraintes de confidentialité et l’enveloppe d’inférence.
- 02
Auditer et préparer les données
Nous évaluons le volume, la représentativité, les droits, les fuites, la cohérence des labels et le coût de maintenance du jeu de données.
- 03
Mener des expériences contrôlées
Nous comparons baselines et adaptations avec des configurations suivies et une évaluation sur des données réservées.
- 04
Intégrer et maintenir
Nous packageons l’inférence, surveillons dérive et défaillances, puis définissons les conditions des futures mises à jour de données ou de modèles.
Livrables d’adaptation de modèle
Livrables d’adaptation de modèle
Le travail est documenté afin qu’un résultat puisse être reproduit, comparé et maintenu plutôt que de dépendre d’une expérience opaque.
- Spécification du jeu de données et pipeline de préparation
- Baseline et journal d’expériences
- Artefacts de modèle fine-tuné ou spécifique à la tâche, le cas échéant
- Suite d’évaluation et de régression
- Plan d’intégration de l’inférence et du réentraînement
Livrables d’adaptation de modèle
Un pipeline de données et d’évaluation pour modifier délibérément le comportement d’un modèle.
Un pipeline de données et d’évaluation pour modifier délibérément le comportement d’un modèle.Lorsque le prompting et la recherche ne suffisent pas, nous préparons les données du domaine, menons des expériences contrôlées d’entraînement ou de fine-tuning et intégrons le modèle obtenu dans un parcours d’inférence mesurable.
Des workflows IA de longue durée avec état et contrôle explicites.
Des workflows IA de longue durée avec état et contrôle explicites.
Nous construisons des systèmes dans lesquels les modèles sélectionnent ou utilisent des outils sur plusieurs étapes, tandis qu’une logique applicative déterministe contrôle permissions, branches, persistance, retries et décisions humaines. LangChain ou LangGraph peuvent soutenir cette architecture lorsque leurs abstractions conviennent au workflow.
Agents utilisant des outils
Accès à périmètre limité à la recherche, aux bases de données, API internes et services externes, avec entrées typées, sorties validées et actions auditables.
Orchestration avec état
État explicite du workflow, embranchements, checkpoints, exécution durable et récupération pour les travaux qui ne peuvent pas tenir dans une seule requête.
Approbation humaine
Files de revue, seuils, escalade et résultats intermédiaires modifiables pour les actions qui exigent une responsabilité humaine.
Systèmes multi-agents
Des agents spécialisés uniquement lorsque la décomposition améliore suffisamment la qualité ou les responsabilités pour justifier le coût et la complexité de coordination.
Comment nous sécurisons un workflow agentique pour la production
Comment nous sécurisons un workflow agentique pour la production
Nous séparons les décisions qui bénéficient d’un modèle des règles qui doivent rester déterministes. Chaque action externe possède un responsable, une frontière de permissions, un parcours de validation et un comportement de récupération.
- 01
Cartographier le graphe du workflow
Nous identifions états, outils, décisions, points de défaillance, portes d’approbation, critères de fin et responsables des systèmes existants.
- 02
Évaluer les étapes incertaines
Nous construisons des jeux de données pour le routage, l’extraction ou la génération et comparons le comportement des modèles avant d’automatiser les actions.
- 03
Ajouter une exécution durable
Nous implémentons persistance, files, idempotence, retries, timeouts, annulation et revue humaine.
- 04
Tracer et gouverner
Nous enregistrons les transitions de modèle, prompt, outil et état, surveillons coûts et défaillances et prenons en charge le déploiement contrôlé de la configuration.
Livrables agents et orchestration
Livrables agents et orchestration
Le système comprend les mécanismes backend nécessaires à un travail fiable, pas seulement le prompt de l’agent et les déclarations d’outils.
- Graphe du workflow et des responsabilités
- Implémentation des agents, outils et contrôles déterministes
- État persistant, files et récupération
- Revue humaine et contrôles administratifs
- Tracing, évaluation et documentation d’exploitation
Livrables agents et orchestration
Des workflows IA de longue durée avec état et contrôle explicites.
Des workflows IA de longue durée avec état et contrôle explicites.Nous construisons des systèmes dans lesquels les modèles sélectionnent ou utilisent des outils sur plusieurs étapes, tandis qu’une logique applicative déterministe contrôle permissions, branches, persistance, retries et décisions humaines. LangChain ou LangGraph peuvent soutenir cette architecture lorsque leurs abstractions conviennent au workflow.
Des systèmes de comportement choisis selon l’expérience, le monde et le budget de frame.
Des systèmes de comportement choisis selon l’expérience, le monde et le budget de frame.
Nous créons la prise de décision des PNJ, la navigation, les tactiques, les comportements de groupe, la direction des rencontres et les systèmes de simulation. Les approches temps réel classiques et l’IA générative peuvent coexister, mais chacune n’est utilisée que lorsque son comportement, sa latence et son coût d’exploitation conviennent au jeu.
Architecture de décision
Machines à états, behavior trees, systèmes d’utilité, planification orientée objectifs et hybrides organisés pour un authoring et un débogage lisibles.
Navigation et mouvement
Nav meshes, grilles, pathfinding sur mesure, steering, évitement et requêtes spatiales pour des mondes statiques, procéduraux ou destructibles.
Tactiques et simulation
Sélection de cibles, couvertures, escouades, économies, populations, directeurs de rencontres et réponses systémiques au comportement du joueur.
Comportements réseau et génératifs
PNJ autoritaires côté serveur, contrôles de pertinence et de bande passante, ainsi que génération de dialogue ou de contenu lorsqu’un modèle borné améliore le produit.
Comment nous construisons une IA lisible pour les joueurs et réglable pour les développeurs
Comment nous construisons une IA lisible pour les joueurs et réglable pour les développeurs
Nous définissons le comportement que le joueur doit percevoir avant de choisir une implémentation. Les vues de debug, les contrôles d’authoring et les budgets de performance sont conçus avec le système runtime.
- 01
Définir le comportement observable
Nous décrivons les objectifs, les informations accessibles à l’agent, les erreurs acceptables, la difficulté, l’équité et l’autorité en multijoueur.
- 02
Prototyper la boucle de décision
Nous construisons une petite rencontre avec visualisation et télémétrie pour tester le comportement et le contrôle côté designer.
- 03
Intégrer le monde et le contenu
Nous relions navigation, animation, combat, simulation, données d’authoring et responsabilités réseau.
- 04
Tester sous contrainte et ajuster
Nous testons de nombreux agents, des états du monde défavorables et les budgets de frame tout en donnant aux designers des contrôles et diagnostics utiles.
Livrables IA de jeu
Livrables IA de jeu
Le système comprend le comportement runtime, le support d’authoring du contenu et les outils nécessaires pour comprendre pourquoi un agent a agi.
- Modèle de comportement et d’information
- Implémentation de décision, navigation ou simulation
- Outils d’authoring et de réglage pour les designers
- Visualisation de debug et télémétrie
- Documentation des performances, du multijoueur et des extensions
Livrables IA de jeu
Des systèmes de comportement choisis selon l’expérience, le monde et le budget de frame.
PREUVES & PARCOURS ASSOCIÉS
Poursuivez l’évaluation technique.
Incrempire
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L'une de nos sorties phares : un jeu de survie incrémentale et de défense de base relaxant où chaque défaite nourrit une progression permanente. Les joueurs défendent leur royaume à travers 25 niveaux et quatre biomes, combinent un arbre de compétences approfondi avec des bénédictions temporaires et débloquent sorts, tours, minage et runes. Après un cycle de démo publique de seulement deux mois, Incrempire est sorti sur Steam pour Windows, macOS et Linux avec prise en charge du Steam Deck, succès, classements et huit langues d'interface.
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Bad Goons
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Notre FPS multijoueur phare, construit autour d'un champ de bataille que les joueurs peuvent détruire, creuser et reconstruire à chaque partie. Destruction voxel entièrement synchronisée, points de capture dynamiques, construction et fortification, réseaux de réapparition déployables, cartes procédurales, soutien tactique et vaste arsenal créent des lignes de front mouvantes. Le build Early Access jouable est en développement actif pour une sortie Steam prévue en décembre 2026, avec des sessions de test communes aux développeurs et à la communauté.
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De la décision à la production.
- 01
Définir
Nous spécifions la tâche, la baseline, les défaillances acceptables, les droits sur les données et la responsabilité humaine.
- 02
Évaluer
Nous construisons des tests représentatifs et comparons les approches viables les plus simples.
- 03
Intégrer
Nous relions les modèles aux données produit, aux outils, à l’état, aux permissions et aux contrôles déterministes.
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Améliorer
Nous traçons les résultats, mesurons qualité, latence et coût, puis exécutons une évaluation de régression avant les changements.
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