Vos données.Votre modèle sur mesure.En production en 48h.

Reunion COMEX de cloture trimestrielle. Votre CTO présente l'avancement du projet IA stratifique, celui que le board a approuve il y a 14 mois pour 800k euros. Slide 3 : un POC GPT impressionnant en démo. Slide 4 : un Streamlit qui tourne sur le laptop de votre lead data scientist parti chez un concurrent. Slide 5 : zéro modèle en production, zéro utilisateur réel, zéro métrique business. Le CEO ne dit rien. Le CFO note quelque chose. Vous savez que dans six mois, ce projet sera enterré et qu'on parlera d'échec IA, alors que le problème n'a jamais été l'IA. Le problème a toujours été le passage en production.

Gartner estime que 85% des projets IA d'entreprise n'atteignent jamais la production en 2025-2026, malgre des budgets cumules supérieurs a 200 milliards de dollars. Andreessen Horowitz a mesure que le coût median d'un déploiement de modèle custom passe de 50k$ a 1.2M$ une fois qu'on intègre l'infrastructure GPU, le monitoring de dérive et le versioning. Le marche du MLOps croit de 41% par an parce que l'industrie a compris que entraîner un modèle c'etait facile, le maintenir vivant en production, c'etait un métier.

Wikolabs installe des systèmes IA bâtis sur des modèles open source, chez vous, payés une fois. Pas de boîte noire : vos données, vos prompts et votre historique restent dans votre infrastructure. Nous chiffrons au forfait ou en régie, jamais au ticket ni au token, et nous disons avant signature ce qui marche et ce qui ne marche pas encore.

Concretement : vous importez un dataset CSV, JSON ou PDF, ModelOps configure les hyperparametres, alloue les GPU et lance le fine-tuning sur le modèle ouvert retenu. Le modèle est versionne, déployé derriere une API REST sécurisée, et monitore en continu pour détecter les data drifts et concept drifts avant que l'utilisateur final n'en souffre. De vos données a la production : 48h. 3× de meilleures performances qu'un modèle générique. Zéro data scientist a recruter.