KharkevichEngineering Lab
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IA PRIVÉE / INFRASTRUCTURE / RÉSEAU

L’IA privée,
conçue pour
la production.

Nous concevons et bâtissons l’IA privée de bout en bout — l’infrastructure qui la porte, les plateformes qui l’exploitent, et des logiciels conçus avec l’IA et pour l’IA.

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Bâtir les capacités de demain.

Infrastructure d’IA privéeSur site, souveraine, dense en GPU
Réseau et fabric pour l’IASpine-leaf, RoCE et DPU
Plateformes IA et MLOpsDes modèles à la production
Sécurité et observabilité pour l’IAVisibilité et contrôle pour l’IA

01 / SERVICES

Des services d’ingénierie
pour l’IA privée.

Nous concevons, bâtissons et exploitons l’infrastructure sur laquelle tourne l’IA privée, du fabric réseau jusqu’aux plateformes et aux contrôles autour des modèles.

Infrastructure d’IA privée

Conception et déploiement de clusters GPU selon les architectures de référence NVIDIA, sur site ou dans le périmètre de votre choix.

  • Architectures de référence NVIDIA
  • Conception et dimensionnement GPU
  • Déploiement sur site et souverain
  • Extension hybride et cloud

Réseau et fabric pour l’IA

Le réseau est-ouest dont dépendent réellement l’entraînement et l’inférence, conçu pour le débit et l’isolation.

  • Conception de fabric spine-leaf
  • RoCE et InfiniBand
  • DPU BlueField-3 et -4
  • Segmentation et multilocation

Plateformes IA et MLOps

Kubernetes, serving et pipelines de livraison qui font de l’exécution des modèles une opération reproductible.

  • Kubernetes et ordonnancement GPU
  • Serving LLM et inférence
  • RAG et recherche vectorielle
  • MLOps et pipelines de modèles

Sécurité et observabilité pour l’IA

Architecture de sécurité et télémétrie pour des systèmes IA qui doivent rester fiables et vérifiables.

  • Identité, politiques et segmentation
  • Télémétrie des modèles et pipelines
  • Surveillance et alertes
  • Conformité et auditabilité

02 / IA PRIVÉE

Votre IA.
Vos données.
Votre contrôle.

Infrastructure d’IA privée pour les organisations qui exigent la souveraineté des données, un déploiement maîtrisé et des frontières opérationnelles claires — sur du matériel dont vous fixez les règles.

PRIVÉEDonnées, modèles et inférence restent dans votre périmètre — sur votre propre matériel si nécessaire.
GOUVERNÉEL’accès, le chiffrement et l’auditabilité sont intégrés à la plateforme.
EXPLOITABLEDes systèmes de production conçus pour la surveillance, le changement et la reprise.
Découvrir l’IA souveraine

PLATEFORME D’IA PRIVÉE

Sources de donnéesApplications · bases de données · fichiers · systèmes d’entreprise
Utilisateurs et applicationsWeb · API · agents · équipes
Plateforme IA / MLLLM · RAG · inférence · Kubernetes
InfrastructureCalcul GPU · stockage NVMe · fabric spine-leaf
Sécurité et gouvernanceIdentité · chiffrement · audit · conformité

03 / INFRASTRUCTURE

Le socle sur lequel
l’IA tourne vraiment.

Des clusters GPU bâtis selon les architectures de référence NVIDIA, sur un fabric spine-leaf avec déchargement DPU — et étendus au cloud seulement là où c’est réellement utile.

01Architectures de référence NVIDIA
02Fabric spine-leaf, RoCE et InfiniBand
03Déchargement DPU BlueField-3 et -4
04Extension hybride et multi-cloud
Parler de votre infrastructure

04 / LOGICIEL IA-NATIF

Des logiciels IA-natifs
conçus autour
de vos systèmes.

De l’ingénierie là où c’est difficile : outils internes propulsés par l’IA, agents, automatisation et intégrations là où les logiciels prêts à l’emploi s’arrêtent.

APIAgents et copilotesAutomatisationDonnées et pipelines RAGApplications IAOutils de développement
Créer un logiciel IA-natif

05 / SÉCURITÉ POUR L’IA

Savoir ce que votre IA
fait réellement.

Métriques, logs, traces et télémétrie au niveau des modèles pour réduire l’incertitude et garder les systèmes IA vérifiables — du fabric jusqu’au modèle.

01Identité, politiques et segmentation
02Télémétrie des modèles et pipelines
03Preuves d’audit et de conformité
04Réponse aux incidents et reprise
Améliorer la visibilité opérationnelle

06 / PRINCIPES

Discrètement obsédés
par les fondamentaux.

Une bonne infrastructure d’IA doit être ennuyeuse en production : prévisible, observable, sécurisée et facile à faire évoluer.

01

Fiabilité

Concevoir pour la défaillance, automatiser la reprise et supprimer les surprises opérationnelles.

02

Sécurité

Intégrer identité, politiques et frontières de données dans l’architecture dès le départ.

03

Pragmatisme

Choisir la technologie parce qu’elle résout le problème, pas parce qu’elle est à la mode.

04

Autonomie

Laisser aux équipes des systèmes qu’elles comprennent, exploitent et font évoluer elles-mêmes.

07 / CONTACT

Un problème d’ingénierie
complexe?

Dites-nous ce que vous cherchez à bâtir, moderniser ou protéger. Nous commencerons par l’architecture, pas par un discours commercial.