Concevez des modèles d'IA qui comprennent votre entreprise.

Transformez vos connaissances institutionnelles en modèles d'IA de pointe, sans contrainte d'infrastructure ni dépendance au cloud.

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ASML (black)

Pourquoi choisir Forge ?

Alignement métier.

Des pipelines de personnalisation structurés qui intègrent vos données propriétaires, vos ontologies et vos processus de décision.

Entraînement end-to-end.

Entraînez vos modèles sur l'ensemble de leur cycle de vie, du préentraînement et la génération de données synthétiques, jusqu'à l'optimisation via l'apprentissage par renforcement.

Évaluation pour un usage en production.

Des cadres d’évaluation rigoureux, conçus autour de vos indicateurs métier plutôt que sur des benchmarks génériques.

Flexibilité de l'infrastructure.

Déployez vos solutions dans l'environnement qui correspond à votre profil de risque, sans dépendre d'un fournisseur cloud unique.

Sécurité et gouvernance.

Isolement strict des données, pipelines d'entraînement maîtrisés et workflows de personnalisation traçables, alignés sur vos politiques de conformité.

Le système de votre IA de pointe.

1. Data preparation.

Domain examples on demand.

Generate high-signal training samples tailored to your workflows and terminology.

Edge-case coverage.

Create long-tail scenarios that don’t appear frequently in real data but matter in production.

Policy-bound scenarios.

Produce compliance-aware examples to reinforce governance and reduce unsafe outputs.

2. Model training.

Domain learning at scale.

Train on large volumes of unstructured enterprise data to internalize your domain language and concepts.

Model architectures.

Support for advanced architectures including Dense and Mixture-of-Experts (MoE) to balance performance, specialization, and efficiency for enterprise-scale workloads.

Multi-modal ready foundations.

Text, image, and audio support where relevant.

3. Model alignment.

Reinforcement learning.

Align model behavior using Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), with model distillation to maintain consistency and efficiency.

Efficient adaptation.

Low-Rank Adaptation (LoRA) to specialize models without heavyweight retraining.

Enterprise alignment.

Supervised Fine-Tuning (SFT) and Direct Preference Optimization (DPO) to encode standards and preferences.

4. Evaluation.

KPI-aligned evaluation.

Measure model quality against enterprise outcomes—not generic benchmarks.

Regression suites.

Detect performance drops when data, prompts, or model versions change.

Drift detection.

Monitor behavioral drift over time as domains, policies, and usage evolve.

5. Lifecycle management.

Version everything.

Models, datasets, training runs, and configs—tracked as first-class assets.

Traceability and auditability.

Reproduce decisions and outputs with a clear lineage of what changed and why.

Rollback with confidence.

Revert to known-good versions when regressions or policy changes occur.

6. Inference.

Optimized runtime performance.

Serve customized models with low-latency, high-throughput inference optimized for enterprise-scale workloads.

Policy-aware responses.

Enforce governance and safety constraints at inference so outputs consistently respect internal standards and controls.

Flexible deployment.

Run inference across private cloud, on-prem, or Mistral compute with control over data residency and infrastructure.

Une IA conçue pour les environnements critiques.

Modernisation du code.

Entraînez vos modèles sur vos bases de code et vos standards d'ingénierie pour moderniser des systèmes existants, migrer des frameworks et générer du code facile à réviser, conforme à votre architecture et à vos pratiques de développement.

Adaptation aux domaines industriels.

Entraînez vos modèles sur vos documents techniques, vos standards et vos référentiels métier afin qu’ils intègrent dès le départ vos terminologies, contraintes et workflows dès leur conception.

Cybersécurité.

Détectez et priorisez les attaques réelles en vous appuyant sur la télémétrie de votre environnement : alertes, événements d'identité, journaux réseau et des points de terminaison, historique de vos incidents, etc. Générez des pistes d'investigation et des recommandations de réponse conformes à vos politiques de sécurité.

Recherche quantitative.

Entraînez vos modèles sur vos signaux internes, vos archives de recherche et vos données d'exécution afin de générer de nouvelles hypothèses, des variantes de signaux et des plans d'expérimentation structurés pour alimenter vos stratégies de recherche.

Sortez du lot.