L’agrégateur logiciel natif de l’IA.
Un logiciel d’entreprise construit au-dessus du marché des modèles : agnostique, évalué en continu, attentif aux coûts et gouverné dès la conception. Stratinv AI Tech transforme modèles de pointe, modèles ouverts, petits modèles et fournisseurs d’inférence en plateformes, produits et API stables.
Traiter l’intelligence comme une chaîne d’approvisionnement, pas comme un fournisseur.
Cinq couches nettes. Chacune remplaçable.
La séparation rend possibles qualité, résilience et arbitrage. L’application demande une tâche ; la plateforme résout modèle, chemin d’inférence, politique et prix derrière une interface stable.
Couche modèles
LLM de pointe, modèles ouverts, SLM ajustés, embeddings, reranking, parole et vision.
Au moins deux fournisseurs qualifiés par capacité, derrière un schéma interne commun.
Couche inférence
API fournisseurs, clouds d’inférence, moteurs optimisés, déploiements quantifiés et traitements par lots.
Qualifier un même modèle ouvert sur plusieurs chemins ; mesurer coût, latence et fiabilité chaque semaine.
Orchestration et routage
Passerelle modèles, routeur de tâches, registre de prompts, caches, secours, gouverneurs de débit/budget et évaluations.
Construire et posséder cette couche : c’est le tissu d’intelligence propriétaire où la télémétrie se compose.
Couche agentique
Planificateurs, agents outillés, workflows, recherche, bacs à sable de code et validations humaines.
Des workers sans état sur un état durable ; toute action conséquente est contrôlée et tracée.
Application et livraison
Produits, services de plateforme, API publiques, intégrations, facturation, mesure et administration locataire.
Les applications consomment des tâches nommées, jamais des identifiants de modèles, prompts ou SDK fournisseurs.
La qualité d’abord. Puis le chemin qualifié le moins cher.
Chaque charge est classée honnêtement. Les tâches courantes utilisent des modèles efficients ; la capacité de pointe est réservée à ce qui change l’issue. Une cascade évalue la sortie économique et n’escalade qu’en cas d’échec ; les secours protègent la disponibilité.
- Travaux types
- Classification, étiquetage, extraction, routage d’intention et détection PII.
- Chemin par défaut
- SLM ajusté, service privé ou API batch.
- Escalade si
- La confiance passe sous le seuil ou le document est inédit.
- Travaux types
- Résumés, e-mails, sections de rapports, FAQ et code standard.
- Chemin par défaut
- Modèle ouvert intermédiaire chez le fournisseur qualifié le moins cher.
- Escalade si
- L’évaluateur signale la sortie ou l’utilisateur la rejette.
- Travaux types
- Analyse multi-étapes, code non trivial, raisonnement contractuel et planification.
- Chemin par défaut
- Modèle de pointe au niveau de raisonnement standard.
- Escalade si
- Le cas est long, spécialisé ou à fort enjeu.
- Travaux types
- Workflows autonomes, architecture et rédaction financière ou juridique pour revue.
- Chemin par défaut
- Meilleur raisonnement de pointe qualifié avec validation humaine.
- Escalade si
- Jamais rétrogradé automatiquement ; l’exactitude prime.
Cible illustrative : 70–85 % du volume de tokens sur l’économie T1–T2, avec la dépense de pointe concentrée là où elle change les résultats.
Routage par tâche
L’application nomme la tâche, pas le modèle ; le routage reste dynamique, réversible et invisible au-dessus de la passerelle.
Évaluation privée
Des suites issues de la production déterminent si modèle, prompt ou fournisseur franchit la barre de qualité.
Retarification continue
Router par coût de tâche réussie, revoir chaque mois et réagir immédiatement aux sorties et changements de prix.
Distiller le modèle de travail
Les tâches stables à fort volume passent à des SLM ajustés ; les modèles de pointe restent enseignants et gestionnaires d’exceptions.
Louer d’abord. Posséder tard. Attribuer chaque requête.
L’inférence est un second axe d’arbitrage. Stratinv AI Tech commence par une capacité flexible, n’engage la demande stable qu’après mesure et conserve les pointes en location. Chaque requête porte les métadonnées du locataire, produit, fonction, tâche, modèle et fournisseur.
Autonomie conservatrice. Exécution observable.
Les systèmes agentiques concentrent la valeur, mais erreurs et coûts se multiplient à chaque étape. L’architecture privilégie contrôle explicite, reprise et auditabilité.
Les workflows avant l’autonomie
Utiliser des séquences fixes et testables lorsque le chemin est connu ; réserver les agents ouverts aux chemins réellement incertains, sous budgets d’étapes, tokens et temps.
Les outils comme contrats
Chaque outil est une API typée, versionnée et de moindre privilège ; toute action conséquente passe une barrière dure.
État durable, workers sans état
La progression vit en base pour reprendre, rejouer ou transférer une étape vers un autre modèle.
Observabilité complète
Prompts, décisions, appels d’outils et sorties sont traçables et rejouables pour debug, audit, évaluation et distillation.
Plateformes, solutions, API, intégrations et facturation—un seul système.
L’entreprise achète des résultats garantis, pas un accès modèle. Chaque capacité comprend niveau de service, mode de panne, contrôles locataires et contrat agnostique.
Développement plateforme et produit
Isolation multi-locataire, chiffrement, résidence, RBAC, SSO, journaux d’audit et capacités IA nommées avec échec défini.
API orientées tâches
Endpoints versionnés pour extraire, rédiger et revoir ; schémas stricts, idempotence, webhooks, sorties structurées, confiance et sources.
Intégration de systèmes
Connecteurs événementiels ERP, CRM, ITSM, HRIS, documents et entrepôts ; adaptateurs, disjoncteurs et substituts.
Exposition d’API tierces
Accès standardisé et gouverné aux capacités externes et protocoles outils/contexte, portable entre fournisseurs.
API de facturation et mesure
Événements d’usage temps réel, tarification, abonnements, quotas, prix au résultat, plafonds et suivi de marge.
Ingénierie de solutions
Logiciels orientés résultats combinant plateforme, API et workflows agentiques autour d’un processus mesurable.
Des contrôles indépendants autour de chaque système intelligent.
Qualité et sûreté sont appliquées hors de tout modèle unique, comme systèmes permanents.
Évaluation
Une suite privée issue de la production bloque les régressions comme des tests logiciels en échec.
Garde-fous
Contrôles d’injection, exfiltration, schéma, politique, PII et ancrage indépendants.
Sécurité
Outils de moindre privilège, exécution isolée, secrets séparés et minimisation des données externes.
Gouvernance des données
Éligibilité fournisseur par classe et contrat, routage régional, rétention des traces et retraits mécaniques.
Conformité
Classes de risque, fiches modèles, journaux de décision et supervision humaine entretenus en continu.
Fiabilité
Secours multi-fournisseur, dégradation gracieuse, délestage par niveau et exercices de panne.
Hériter des progrès de tout le marché des modèles.
Stratinv AI Tech assemble le meilleur chemin d’intelligence qualifié pour chaque tâche, réduit dépendance et coût, et améliore le système par l’évaluation et la télémétrie.