IA pour les équipes de développement

Industrialisez le Code Gen dans vos équipes.

Une infrastructure LLM centralisée, multi-modèles, hébergée en Europe et infogérée par Pilot Systems.

Au lieu d’une multitude de services et d’abonnements individuels, les développeurs accèdent à un environnement IA commun, maîtrisé et adapté aux technologies de l’entreprise.

Le constat

Une équipe. Plusieurs outils. Trop peu de contrôle.

Centraliser ne signifie pas imposer un seul modèle. Cela signifie maîtriser l’environnement dans lequel ils sont utilisés.

Plusieurs cartes d’accès — utilisateur, cloud, clé, base de données, code — reliées à un même boîtier branché sur un serveur

Multi-modèles

Le bon modèle pour le bon usage.

Il n’existe pas un LLM universellement meilleur pour toutes les technologies et toutes les tâches. Les modèles sont sélectionnés selon les stacks réellement utilisées : Python/Django, PHP, JavaScript et autres.

La plateforme évolue avec les modèles.

L’équipe n’a pas à reconstruire son environnement à chaque évolution du marché.

Écran de sélection des modèles : Générer avec le modèle A, Analyser avec le B, Tester avec le C (vue illustrative)
Code Gen · Analyse · Refactoring · Tests · Documentation

Gouvernance & souveraineté

Votre IA. Votre infrastructure. Sous votre contrôle.

Centraliser l’IA permet de reprendre le contrôle sur un usage qui, sinon, se disperse rapidement entre comptes individuels, fournisseurs et abonnements.

Une main présente un badge devant une porte vitrée donnant sur une salle de serveurs
  • Accès centralisés

    Gestion des utilisateurs et des outils

  • Usages maîtrisés

    Un environnement homogène, pas des comptes épars

  • Coûts optimisés

    Une vision consolidée des usages IA

  • Hébergement souverain

    VM Pilot Systems dédiée IA

Une IA infogérée

Les modèles changent vite. Votre équipe n’a pas à les administrer.

Un environnement LLM n’est pas une installation que l’on pose une fois pour toutes. Modèles, runtimes, outils et intégrations évoluent continuellement.

  1. Infrastructure

  2. Installation

  3. Monitoring

  4. Mises à jour

  5. Nouveaux modèles

  6. Optimisation

  7. Support

Du LLM au développeur

Une IA directement dans le workflow de développement.

L’objectif n’est pas d’ajouter une nouvelle application à ouvrir. L’IA doit être disponible là où les développeurs travaillent déjà : IDE, outils Code Gen, API.

Votre environnement LLM

Combien de développeurs, quelles stacks ?

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