/ NOS OFFRES /
IA d’entreprise : architectures, plateformes et agents IA pour une industrialisation à l’échelle
IA d’entreprise : de l’architecture aux agents IA, une approche industrielle et souveraine
IA industrielle, souveraine et intégrée au SI
Demander un diagnostic IADe l’IA exploratoire à l’IA opérée dans le SI
Industrialiser l’IA, c’est tout l’enjeu des DSI. Tout le monde parle d’IA mais derrière la fébrilité, la réalité opérationnelle n’est pas (encore) au rendez-vous : près de 90% des POCs ne passent pas en production et seule une entreprise sur 10 déclarent passer leurs agents d’IA à l’échelle.
Source « The state of AI in 2025 : Agents, innovation, and transformation – McKinsey«
Pourquoi ? Parce que l’IA ne s’intègre pas simplement dans un SI. Elle a besoin d’une architecture IA-ready, des données de qualités, des pipelines data solides, une plateforme d’engineering dédiée, une gouvernance avancée et un modèle d’exploitation adapté.
Chez Harington, ESN française spécialisée en modernisation du SI et en ingénierie avancée, nous vous conseillons pour aligner votre architecture SI avec les exigences de l’IA. Nous convenons les fondations techniques nécessaires (data engineering, platform engineering, LLMOps).
Notre mission ? Orchestrer avec vos équipes le passage à l’échelle pour que l’IA soit une nouvelle capacité opérationnelle du système d’information : intégrée, gouvernée, sécurisée et durable.
« Nous ne vendons pas des modèles d’IA. Nous construisons des capacités SI : architecture moderne, data engineering, platform engineering, QA, sécurité, FinOps/GreenOps et IA responsable. La modernisation du système d’information le socle; l’IA en est l‘extension naturelle, intégrée, souveraine et mesurable. »
Seif Meddeb, directeur harington it
/NOTRE OFFRE IA D’ENTREPRISE/
Stratégie IA & Roadmap exécutable
- Diagnostic de maturité IA & audit architecture SI
- Définition du Target Operating Model IA (organisation, responsabilités, processus)
- Priorisation des cas d’usage & business case (valeur, ROI, risques)
- Gouvernance : AI Act, RGPD, sécurité, souveraineté
- Pilotage croisé DSI / Métier / Data
Industriali-sation IA
- Architecture IA-ready & modernisation data / cloud / on-prem / souverain
- Pipelines data/IA : ingestion, vectorisation, feature store
- LLMOps : entraînement, packaging, déploiement, monitoring
- Observabilité avancée : performance, dérive, coûts, latence
- Privacy engineering, red teaming, guardrails, logs AI Act
- Platform engineering : Kubernetes, Argo, MLflow, vector stores
IA opération-nelle
IA for Business (copilotes métier & agents spécialisés)
- Assistants sales, support, RH, finance, opérations
- IA documentaire & knowledge management sécurisé
- Automatisation intelligente & workflows augmentés
- Intégration CRM, ERP, ITSM, outils internes
- Personnalisation via pipelines de prompts contextualisés
- Modèles : Mistral, GPT, Llama, open-source ou internes
IA for IT (copilotes développeurs & agents techniques)
- Automatisation DevOps, BI, pipelines de migration
- Génération de tests, scripts, documentation, policies
- Agents pour modernisation SI, refonte BI, optimisation des flux
- Amélioration de la qualité & vélocité projet
Gouvernance & Observabilité IA responsable
- Conformité AI Act : DPIA IA, registre, logs, auditabilité
- Model governance : versioning, explicabilité, cartes de modèle
- Surveillance continue : biais, dérive, hallucinations, qualité data
- Pilotage coûts & FinOps/GreenOps IA (TCO + empreinte carbone)
- Souveraineté cloud & données (OVHcloud, Outscale, hybridation
Notre démarche d’industrialisation IA
THINK TO OPERATE
THINK : Explorer, comprendre, valider
Objectif : identifier les opportunités IA, qualifier les irritants métiers, vérifier la faisabilité data/tech et établir les premières contraintes de conformité.
Livrables clés
- Insights et cartographie des besoins (entretiens, personas, journey).
- Matrice opportunités / valeur / faisabilité / risques.
- Prototypes rapides (papier, Figma, Wizard-of-Oz) testés avec utilisateurs.
- Lean Canvas IA + premiers KPI/OKR.
- Pré-conformité IA responsable : registre, DPIA screening, privacy by design.
- Décision Go/No-Go vers Design.
DESIGN : Concevoir le MVP IA & son architecture
Objectif : définir le périmètre MVP, les métriques métier & modèle, la cartographie data, l’évaluation, les guardrails et un backlog exécutable.
Livrables clés
- Objectifs du produit IA : KPI métier + métriques modèle (perf, coût, latence).
- Prototypes testés (UX, flows).
- Storymap + backlog (Produit + ML) avec critères d’acceptation.
- Cartographie des données (qualité, accès, confidentialité, PII).
- Métriques cibles & seuils + risques, biais, explicabilité.
- Expérimentations techniques (baselines, latence estimée).
- Go/No-Go vers Build (périmètre, planning, estimation).
BUILD : Développer un MVP industrialisable
Objectif : livrer un MVP exécutable, versionné, mesuré, sécurisé et prêt pour un déploiement encadré.
Livrables clés
- Incréments fonctionnels (app, APIs) à chaque sprint.
- Pipelines Data & ML opérationnels (ingestion, vectorisation, feature store, entraînement, packaging, déploiement).
- Model Registry versionné (datasets, paramètres, métriques).
- CI/CD/CT complet : tests data, tests modèle, sécurité, gates de promotion.
- Rapports d’évaluation (perf, drift, coût/1000 inférences).
- Documentation explicabilité + limitations & usages proscrits.
- Environnements prêts (dev, test, pré-prod).
- Playbooks : rollback, dérive, incidents modèle, retraining.
- Dossier pré-prod : conformité RGPD / IA Act, sécurité, E2E validé.
OPERATE : Exploiter, monitorer, améliorer à l’échelle
Objectif : mettre en production en continu, réduire les risques, piloter les coûts, assurer la gouvernance et améliorer les modèles.
Livrables clés
- Déploiement contrôlé : canary, A/B, rollback.
- Observabilité : latence P95, erreurs, usage, coût, performances par segment.
- Monitoring drift (PSI/KS), data quality & alerting.
- SLO/SLA produit + modèle + API.
- Boucle d’amélioration : collecte labels, annotation, retraining.
- Model Registry à jour + cartes de modèle (transparence & auditabilité).
- Conformité continue : RGPD, DPIA, registres, revues éthiques, sécurité.
- Plan d’optimisation costs/perf + roadmap d’évolution produit/ML.
OmNIA
NOTRE PLATEFORME IA POUR PASSER DE POC À SCALE
OmniA est la plateforme IA développée par Harington pour orchestrer, gouverner et industrialiser les agents IA en entreprise. Elle s’intègre nativement dans les environnements SI, unifie les briques data/LLM/ingénierie et fournit un cadre sécurisé et reproductible pour déployer l’IA à l’échelle.
Pensée par nos équipes d’ingénierie, OmniA conjugue modèles open-source, pipelines orchestrés, gouvernance avancée et sécurité by design pour transformer l’IA en capacité opérationnelle fiable et maîtrisée.
Références clients IA for Business
Plateforme e-santé avec assistant IA pour fluidifier les soins et améliorer la qualité de vie au travail.
Outil IA d’aide à la vente pour les équipes commerciales.
Agent IA de matching RH intégré à une plateforme interne.
Références clients IA for IT
Rationalisation des rapports Microstat et accélération de la migration vers la nouvelle version
Migration des rapports Jasper Reports vers Power BI (Code Gen pour créer les rapports et CV, VLM pour tests)
Intégration d’agents IA dans la plateforme Power platform (Low Code)
Accélération des process de Dév et Migrations. Génération de tests unitaires et de scripts de déploiement.
Vous souhaitez dépasser le POC pour une IA réellement opérationnelle et intégrée à votre SI ?
Transformons ensemble votre architecture data/IA, vos pipelines et vos agents pour atteindre l’industrialisation en toute sécurité. Prenez rendez-vous avec nos experts IA & Platform Engineering.
Les news Harington
La modernisation SI permet de : réduire la dette technique, automatiser, sécuriser, intégrer l’IA, rendre le SI composable et cloud-ready… Harington revient les enjeux des DSI, les méthodes et les architectures pour transformer un SI legacy en plateforme d’innovation durable.
Moderniser son SI Legacy en 2025 : c’est l’urgence pour DSI face à la dette technique (60-80 % budgets) et NIS 2. Découvrez pourquoi (risques cyber, coûts) et comment réussir (audit, refactoring, cloud, IA). Guide Harington : libérez agilité et innovation sans rupture.
En 2025, les tests logiciels automatisés dopés à l’IA sont incontournables pour fiabiliser vos SI. Panorama des meilleurs outils (Selenium, Cypress, Playwright, Katalon, etc.), critères de choix et approche Harington pour maximiser qualité et ROI.