Build AI models that know your enterprise.

Transform institutional knowledge into frontier-grade LLMs—without infrastructure burden or cloud lock-in.

Why Forge?

Alignement sur votre domaine.

Des pipelines de personnalisation structurés intégrant vos jeux de données propriétaires, vos ontologies et vos cadres décisionnels.

Entraînement de bout en bout.

Entraînez des modèles tout au long du cycle de vie, de la pré-formation et la génération de données synthétiques à la post-formation avec l’apprentissage par renforcement.

Évaluation adaptée à la production.

Des cadres d’évaluation rigoureux, conçus pour répondre à vos indicateurs clés de performance (KPI) spécifiques, et non à des benchmarks génériques.

Flexibilité de l’infrastructure.

Déployez dans l’environnement qui correspond à votre profil de risque, sans dépendre d’un seul fournisseur cloud.

Sécurité et gouvernance.

Isolement strict des données, pipelines de formation contrôlés et workflows de personnalisation auditables, alignés sur vos politiques de conformité.

De vos données à votre modèle.

Le système pour votre IA de pointe.

Pré-entraînement

Apprentissage à grande échelle du domaine : Entraînement sur de grands volumes de données non structurées pour assimiler le langage et les concepts spécifiques à votre entreprise.
Architectures de modèles : Prise en charge des architectures avancées, y compris les modèles Dense et Mixture-of-Experts (MoE), pour équilibrer performance, spécialisation et efficacité dans le cadre de charges de travail à l'échelle de l'entreprise.
Fondations multimodales : Support du texte, de l’image et de l’audio selon les besoins.

Apprentissage par renforcement

Renforcement des comportements : Alignez le comportement des modèles grâce à l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF), avec une distillation des modèles pour préserver la cohérence et l’efficacité.
Adaptation efficace : Low-Rank Adaptation (LoRA) pour spécialiser les modèles sans réentraînement lourd.
Alignement avec l’entreprise : Ajustement supervisé (SFT) et Optimisation Directe des Préférences (DPO) pour intégrer vos normes et préférences.

Génération de données synthétiques

Exemples adaptés à votre domaine : Création d’échantillons d’entraînement pertinents, alignés sur vos workflows et votre terminologie.
Couverture des cas rares : Simulation de scénarios peu fréquents mais critiques en production.
Scénarios conformes aux politiques : Génération d’exemples respectueux des règles de gouvernance pour réduire les sorties non sécurisées.

Évaluation et tests de régression

Évaluation alignée sur les KPI : Mesure de la qualité des modèles en fonction de vos objectifs métiers, et non de benchmarks génériques.
Suites de tests de régression : Détection des baisses de performance en cas de modification des données, des prompts ou des versions de modèles.
Détection de dérive : Surveillance des écarts comportementaux au fil du temps, liés à l’évolution des domaines, des politiques ou des usages.

Gestion du cycle de vie des modèles

Versionnage complet : Modèles, jeux de données, exécutions d’entraînement et configurations suivis comme des actifs prioritaires.
Traçabilité et auditabilité : Reproduction des décisions et des résultats avec une lignée claire des modifications.
Retour arrière sécurisé : Restauration de versions stables en cas de régression ou de changement de politique.

Inférence

Performance optimisée : Déploiement de modèles personnalisés avec une inférence à faible latence et haut débit, adaptée aux charges de travail d’entreprise.
Réponses conformes aux politiques : Application des contraintes de gouvernance et de sécurité lors de l’inférence pour garantir le respect des normes internes.
Déploiement flexible : Exécution de l’inférence dans le cloud privé, sur site ou via Mistral, avec maîtrise de la localisation des données et de l’infrastructure.

Pré-entraînement

Apprentissage à grande échelle du domaine : Entraînement sur de grands volumes de données non structurées pour assimiler le langage et les concepts spécifiques à votre entreprise.
Architectures de modèles : Prise en charge des architectures avancées, y compris les modèles Dense et Mixture-of-Experts (MoE), pour équilibrer performance, spécialisation et efficacité dans le cadre de charges de travail à l'échelle de l'entreprise.
Fondations multimodales : Support du texte, de l’image et de l’audio selon les besoins.

Apprentissage par renforcement

Renforcement des comportements : Alignez le comportement des modèles grâce à l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF), avec une distillation des modèles pour préserver la cohérence et l’efficacité.
Adaptation efficace : Low-Rank Adaptation (LoRA) pour spécialiser les modèles sans réentraînement lourd.
Alignement avec l’entreprise : Ajustement supervisé (SFT) et Optimisation Directe des Préférences (DPO) pour intégrer vos normes et préférences.

Génération de données synthétiques

Exemples adaptés à votre domaine : Création d’échantillons d’entraînement pertinents, alignés sur vos workflows et votre terminologie.
Couverture des cas rares : Simulation de scénarios peu fréquents mais critiques en production.
Scénarios conformes aux politiques : Génération d’exemples respectueux des règles de gouvernance pour réduire les sorties non sécurisées.

Évaluation et tests de régression

Évaluation alignée sur les KPI : Mesure de la qualité des modèles en fonction de vos objectifs métiers, et non de benchmarks génériques.
Suites de tests de régression : Détection des baisses de performance en cas de modification des données, des prompts ou des versions de modèles.
Détection de dérive : Surveillance des écarts comportementaux au fil du temps, liés à l’évolution des domaines, des politiques ou des usages.

Gestion du cycle de vie des modèles

Versionnage complet : Modèles, jeux de données, exécutions d’entraînement et configurations suivis comme des actifs prioritaires.
Traçabilité et auditabilité : Reproduction des décisions et des résultats avec une lignée claire des modifications.
Retour arrière sécurisé : Restauration de versions stables en cas de régression ou de changement de politique.

Inférence

Performance optimisée : Déploiement de modèles personnalisés avec une inférence à faible latence et haut débit, adaptée aux charges de travail d’entreprise.
Réponses conformes aux politiques : Application des contraintes de gouvernance et de sécurité lors de l’inférence pour garantir le respect des normes internes.
Déploiement flexible : Exécution de l’inférence dans le cloud privé, sur site ou via Mistral, avec maîtrise de la localisation des données et de l’infrastructure.

Intelligence pour les environnements à forts enjeux.

Modernisation du code.

Entraînez des modèles sur vos bases de code et normes techniques pour refactoriser les systèmes hérités, migrer les frameworks et générer du code vérifiable, conforme à votre architecture et à vos pratiques de développement.

Adaptation aux domaines industriels.

Formez les modèles sur votre documentation technique, vos normes, vos vocabulaires et vos cadres décisionnels, afin qu’ils maîtrisent la terminologie, les contraintes et les workflows de votre domaine dès la conception, et non a posteriori.

Cybersécurité.

Détectez et hiérarchisez les vraies attaques en vous formant sur la télémétrie de votre environnement, y compris les alertes, les événements d’identité, les journaux des terminaux et du réseau, ainsi que les chronologies des incidents passés. Générez des parcours d’investigation et des recommandations de réponse conformes à vos politiques de sécurité.

Recherche quant.

Formez des modèles sur vos signaux exclusifs, archives de recherche et données d’exécution pour produire de nouvelles hypothèses, des variations de signaux et des plans d’expérimentation structurés, au service d’une recherche stratégique systématique.

Build AI models that know your enterprise.

Why Forge?

Alignement sur votre domaine.

Entraînement de bout en bout.

Évaluation adaptée à la production.

Flexibilité de l’infrastructure.

Sécurité et gouvernance.

De vos données à votre modèle.

Pré-entraînement

Apprentissage par renforcement

Génération de données synthétiques

Évaluation et tests de régression

Gestion du cycle de vie des modèles

Inférence

Intelligence pour les environnements à forts enjeux.

Modernisation du code.

Adaptation aux domaines industriels.

Cybersécurité.

Recherche quant.

Créez votre avantage distinctif.