Obfuscation de modèles
Un modèle open source déployé tel quel est identifiable : sa topologie et son comportement forment une signature reconnaissable, exploitable par un adversaire — attaques ciblées, rétro-ingénierie, prédiction de ses réactions.
Plateforme d'IA évolutionnaire
Des modèles d'IA uniques, robustes et optimisés pour votre métier.
Des IA que personne ne peut identifier ni copier, débarrassées des biais que vous refusez, qui évoluent au rythme de vos données et consomment moins — sans qu'aucune donnée ni aucun paramètre clé ne quitte votre entreprise.
- Obfuscation : masquer la signature et le comportement de modèles issus de l'open source
- Anti-biais : éliminer par sélection les modèles porteurs de biais indésirables
- Data drift : des modèles qui évoluent au rythme de vos données
- Optimisation : réduire taille, latence et consommation, du edge jusqu'aux LLM
- Confidentialité : données et poids des modèles restent dans l'entreprise
Ce que nous résolvons
Des problèmes concrets, une même technologie Neuro-évolutionnaire
Notre moteur de mutation, compétition et sélection ne produit pas seulement des modèles performants : il répond aux enjeux majeurs de l'IA en production.
Lutte contre les biais
Des biais indésirables (démographiques, historiques, d'échantillonnage) s'installent silencieusement dans les modèles et créent un risque réglementaire — renforcé par l'AI Act européen —, éthique et commercial.
Data drift
Vos données évoluent, votre modèle non : ses performances se dégradent en silence jusqu'à l'incident, et le ré-entraînement manuel arrive toujours trop tard.
Optimisation et sobriété
Modèles surdimensionnés, LLM coûteux à affiner et à servir, consommation et latence incompatibles avec l'embarqué ou le passage à l'échelle.
De la valeur pour toutes les parties prenantes
Côté dirigeants
RAISE transforme la conception de modèles d'IA en processus industriel : moins d'essais manuels, une mise en production facilitée, des modèles mieux dimensionnés et difficiles à répliquer.
Côté équipes IA
RAISE augmente les data scientists : il automatise l'exploration d'architectures et d'hyperparamètres tout en leur laissant le contrôle du score, des contraintes, du framework et du modèle final.
Une solution qui respecte la confidentialité des entreprises et s'insère dans leur workflow
RAISE s'intègre à votre stack MLOps par deux flux que vous définissez : un flux de génération de modèles et un flux d'extraction du champion vers la production. Les données restent dans l'environnement de l'entreprise, seule la topologie transite (jamais les poids), les modèles sont exportables au format standard et le scoring peut intégrer les contraintes de production dès la conception.
Ce que RAISE rend possible
Générer une IA adaptée à votre problème
RAISE explore l'espace des architectures et livre un modèle adapté à vos données, à vos objectifs et à vos contraintes de production, sans sortir les données de chez vous.
Optimiser une IA déjà en production
Pour les équipes déjà équipées, RAISE améliore la topologie de modèles existants, y compris issus de bases open source, et cherche de meilleurs compromis entre score, taille, vitesse, robustesse et adaptation au changement de dataset.
Vision
Des IA spécialisées plutôt que des modèles génériques
DataValoris défend une conviction simple : la prochaine étape de l'IA ne sera pas seulement d'exploiter de grands modèles existants, mais de concevoir automatiquement des modèles spécialisés, plus sobres, plus robustes et mieux adaptés à chaque contexte métier.
Prêt à industrialiser votre prochaine IA ?
Parlez-nous de vos problématiques, nous avons peut-être la solution…