Vos donnees.Votre modele sur mesure.En production en 48h.

Reunion COMEX de cloture trimestrielle. Votre CTO presente 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 demo. Slide 4 : un Streamlit qui tourne sur le laptop de votre lead data scientist parti chez un concurrent. Slide 5 : zero modele en production, zero utilisateur reel, zero metrique 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'echec IA — alors que le probleme n'a jamais ete l'IA. Le probleme a toujours ete 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 superieurs a 200 milliards de dollars. Andreessen Horowitz a mesure que le cout median d'un deploiement de modele custom passe de 50k$ a 1.2M$ une fois qu'on integre l'infrastructure GPU, le monitoring de derive et le versioning. Le marche du MLOps croit de 41% par an parce que l'industrie a compris que entrainer un modele c'etait facile — le maintenir vivant en production, c'etait un metier.

Wikolabs construit des agents IA en production depuis 2023 pour des scale-ups B2B, family offices et fintechs reglementees. Nous avons brule nos doigts sur les memes problemes que vous : pipelines qui hallucinent, briefs ignores, dashboards desertes. ModelOps est ce que nous avons construit pour nos propres clients exigeants avant de le proposer au marche.

Concretement : vous importez un dataset CSV, JSON ou PDF — ModelOps configure les hyperparametres, alloue les GPU et lance le fine-tuning sur Llama, Mistral ou Falcon. Le modele est versionne, deploye derriere une API REST securisee, et monitore en continu pour detecter les data drifts et concept drifts avant que l'utilisateur final n'en souffre. De vos donnees a la production : 48h. 3× de meilleures performances qu'un modele generique. Zero data scientist a recruter.