De la stratégie de données à l'IA en production.
thaink² accompagne les entreprises tout au long de leur parcours data et IA, de l'architecture et la conception d'agents personnalisés jusqu'au déploiement, aux pipelines et à la surveillance de la production.
De la stratégie de données à l'IA en production.
thaink² accompagne les entreprises tout au long de leur parcours data et IA, de l'architecture et la conception d'agents personnalisés jusqu'au déploiement, aux pipelines et à la surveillance de la production.
De la fondation à la production.
De la fondation à la production.
Posez une question en langage naturel, lancez une mission récurrente et retrouvez vos analyses, tableaux, graphiques, prévisions, dashboards et rapports au même endroit.
thaink² réunit ces couches à travers trois domaines de services complémentaires, allant de la définition de l'architecture à la construction d'agents d'IA spécialisés, jusqu'à leur intégration et leur exploitation en production.
Stratégie et architecture des données
Construisez les bonnes bases avant de créer la couche IA. Nous vous aidons à structurer l'architecture des données, à clarifier l'environnement cible et à définir un parcours réaliste allant des systèmes existants jusqu'aux cas d'usage en production.
Évaluation des données et de l'architecture
Architecture cible et fondations de données
Un accompagnement de bout en bout, de la stratégie à la mise en œuvre
Agents et modèles d'IA personnalisés
Lorsqu'un agent standard ne suffit pas, nous concevons des agents IA adaptés à vos processus métier, à vos données et à votre contexte opérationnel.
Conception d'agents et de modèles
Formation et adaptation au cas d'usage
L'intégration d'entreprise autour de vos flux de travail
Intégration & MLOps
Passez d'un cas d'usage d'IA fonctionnel à un système de production capable d'être déployé, connecté et exploité dans le temps.
Déploiement dans l'environnement cible
Pipelines de données et d'IA
Supervision et opérations de production
Stratégie. Construction. Exploitation.
Stratégie. Construction. Exploitation.
Les initiatives d'IA se retrouvent souvent bloquées entre un projet pilote prometteur et un système que l'entreprise peut réellement exploiter. Les données peuvent être fragmentées, l'agent déconnecté des outils opérationnels, ou le déploiement trop fragile pour dépasser le stade de l'expérimentation.
Nos services couvrent l'intégralité du parcours, du problème métier à la mise en production : comprendre l'environnement, concevoir l'architecture adéquate, développer la couche d'intelligence, la connecter aux systèmes de l'entreprise et la rendre suffisamment fiable pour fonctionner dans le temps.
Stratégie
Définissez ce qui doit être construit avant de décider comment le construire.
Nous commençons par le problème métier, les décisions qui doivent être améliorées et les flux de travail où l'IA peut créer une valeur significative. À partir de là, nous évaluons le paysage de données existant, les systèmes, les dépendances et les contraintes techniques pour déterminer ce qui est réalisable de manière réaliste.
L'objectif est d'aligner les priorités de l'entreprise avec une architecture cible de données et d'IA avant d'introduire des technologies superflues, et d'établir une feuille de route que les équipes techniques et commerciales peuvent exécuter ensemble.
Priorités commerciales · Préparation à l'IA · Paysage des données · Architecture cible · Feuille de route
Stratégie
Définissez ce qui doit être construit avant de décider comment le construire.
Nous commençons par le problème métier, les décisions qui doivent être améliorées et les flux de travail où l'IA peut créer une valeur significative. À partir de là, nous évaluons le paysage de données existant, les systèmes, les dépendances et les contraintes techniques pour déterminer ce qui est réalisable de manière réaliste.
L'objectif est d'aligner les priorités de l'entreprise avec une architecture cible de données et d'IA avant d'introduire des technologies superflues, et d'établir une feuille de route que les équipes techniques et commerciales peuvent exécuter ensemble.
Priorités commerciales · Préparation à l'IA · Paysage des données · Architecture cible · Feuille de route
Construire
Transformez ce cas d'utilisation en un système d'IA capable de réaliser concrètement le travail.
Une fois les bases clairement définies, nous concevons et développons la couche d'agents autour du flux de travail lui-même. Cela peut se traduire par un agent spécialisé, un assistant s'appuyant sur une base de connaissances, un flux de travail analytique ou un système multi-agents combinant plusieurs fonctionnalités.
Nous définissons la mission de l'agent, sélectionnons le modèle approprié, connectons les connaissances et les données de l'entreprise, associons les outils nécessaires pour exécuter des actions et concevons l'orchestration requise pour produire des résultats fiables, plutôt qu'une énième expérience de chatbot isolée.
Conception d'agents · Modèles · RAG · Accès aux données · Outils · Orchestration multi-agents
Construire
Transformez ce cas d'utilisation en un système d'IA capable de réaliser concrètement le travail.
Une fois les bases clairement définies, nous concevons et développons la couche d'agents autour du flux de travail lui-même. Cela peut se traduire par un agent spécialisé, un assistant s'appuyant sur une base de connaissances, un flux de travail analytique ou un système multi-agents combinant plusieurs fonctionnalités.
Nous définissons la mission de l'agent, sélectionnons le modèle approprié, connectons les connaissances et les données de l'entreprise, associons les outils nécessaires pour exécuter des actions et concevons l'orchestration requise pour produire des résultats fiables, plutôt qu'une énième expérience de chatbot isolée.
Conception d'agents · Modèles · RAG · Accès aux données · Outils · Orchestration multi-agents
Intégrer
Connectez la couche d'intelligence aux systèmes dans lesquels l'entreprise opère déjà.
Un agent ne devient utile que lorsqu'il peut accéder au bon contexte et interagir avec les systèmes impliqués dans le flux de travail. Nous connectons les applications d'IA aux données d'entreprise, aux bases de données, aux API, aux logiciels professionnels, aux documents et aux outils de collaboration, tout en respectant les contraintes d'accès et d'infrastructure de l'organisation.
L'objectif est d'intégrer l'IA dans l'environnement de travail existant, plutôt que de créer une énième application déconnectée que les employés doivent contourner.
Bases de données · API · Applications d'entreprise · Connaissances · Authentification · Flux de travail
Intégrer
Connectez la couche d'intelligence aux systèmes dans lesquels l'entreprise opère déjà.
Un agent ne devient utile que lorsqu'il peut accéder au bon contexte et interagir avec les systèmes impliqués dans le flux de travail. Nous connectons les applications d'IA aux données d'entreprise, aux bases de données, aux API, aux logiciels professionnels, aux documents et aux outils de collaboration, tout en respectant les contraintes d'accès et d'infrastructure de l'organisation.
L'objectif est d'intégrer l'IA dans l'environnement de travail existant, plutôt que de créer une énième application déconnectée que les employés doivent contourner.
Bases de données · API · Applications d'entreprise · Connaissances · Authentification · Flux de travail
Opérer
Rendre le système suffisamment fiable pour qu'il s'intègre dans les opérations quotidiennes.
Un prototype réussi prouve que quelque chose peut fonctionner. La production exige de s'assurer que cela peut fonctionner de manière répétée, automatique et visible.
Nous aidons à déployer le runtime requis, à automatiser les exécutions via des planifications, des événements et des flux de travail, et à mettre en place la couche de surveillance afin que les équipes puissent inspecter les exécutions, les appels d'outils, les erreurs et le comportement opérationnel. Le système peut ensuite évoluer en fonction de l'utilisation réelle au lieu de rester figé au stade de POC.
Déploiement · Automatisation · Surveillance · Journaux · Évaluation · Opérations
Opérer
Rendre le système suffisamment fiable pour qu'il s'intègre dans les opérations quotidiennes.
Un prototype réussi prouve que quelque chose peut fonctionner. La production exige de s'assurer que cela peut fonctionner de manière répétée, automatique et visible.
Nous aidons à déployer le runtime requis, à automatiser les exécutions via des planifications, des événements et des flux de travail, et à mettre en place la couche de surveillance afin que les équipes puissent inspecter les exécutions, les appels d'outils, les erreurs et le comportement opérationnel. Le système peut ensuite évoluer en fonction de l'utilisation réelle au lieu de rester figé au stade de POC.
Déploiement · Automatisation · Surveillance · Journaux · Évaluation · Opérations
Conçu pour les équipes qui transforment les données d'entreprise en systèmes d'IA opérationnels.
DONNÉES & IT · IA & INGÉNIERIE · ÉQUIPES COMMERCIALES · LEADERSHIP
Quels services propose thaink² ?
thaink² propose des services de stratégie et d'architecture des données, d'agents et de modèles d'IA personnalisés, ainsi que d'intégration et de MLOps, couvrant l'ensemble du parcours, de la stratégie des données à la mise en production.
Avec quels types de données sectorielles thaink² peut-il travailler ?
Oui. Les agents et modèles d'IA personnalisés sont conçus autour de contextes commerciaux spécifiques, y compris les données, les modèles, les outils et l'intégration requis pour le flux de travail cible.
Est-ce que thaink² peut aider à transférer un prototype d'IA existant vers la production ?
Oui. Intégration & MLOps couvre l'architecture de production, le déploiement, les pipelines et les considérations opérationnelles.
Devons-nous remplacer notre pile de données existante ?
Non. L'architecture est conçue autour des données, des systèmes et de l'infrastructure existants de l'organisation.
Conçu pour les équipes qui transforment les données d'entreprise en systèmes d'IA opérationnels.
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Quels services propose thaink² ?
thaink² propose des services de stratégie et d'architecture des données, d'agents et de modèles d'IA personnalisés, ainsi que d'intégration et de MLOps, couvrant l'ensemble du parcours, de la stratégie des données à la mise en production.
Avec quels types de données sectorielles thaink² peut-il travailler ?
Oui. Les agents et modèles d'IA personnalisés sont conçus autour de contextes commerciaux spécifiques, y compris les données, les modèles, les outils et l'intégration requis pour le flux de travail cible.
Est-ce que thaink² peut aider à transférer un prototype d'IA existant vers la production ?
Oui. Intégration & MLOps couvre l'architecture de production, le déploiement, les pipelines et les considérations opérationnelles.
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Non. L'architecture est conçue autour des données, des systèmes et de l'infrastructure existants de l'organisation.
Des perspectives pour concevoir une IA efficace dans le monde réel.
Découvrez des guides pratiques, des analyses techniques approfondies et des retours d'expérience terrain sur les données d'entreprise, les agents IA, l'architecture, l'intégration et la mise en production. De la définition des bases fondamentales au déploiement de systèmes d'agents fiables, nos ressources couvrent l'intégralité du parcours, de l'idée à la production.
Et si votre prochaine analyse était déjà prête avant votre prochaine réunion ?
Montrez-nous votre environnement et un cas d’usage. Découvrez comment thaink² peut interroger, surveiller et exploiter vos données.
Notre mission
Votre vision
Faire passer l’entreprise d’une Data que l’on consulte à une Data qui travaille en continu.
Nous croyons que les prochaines plateformes Data ne se contenteront plus d’afficher ce qui s’est passé. Elles surveilleront, expliqueront, anticiperont et prépareront les décisions avant même que certaines questions soient posées.
Qu’est-ce qu’une Agentic Data Platform ?
Une Agentic Data Platform utilise des agents IA spécialisés pour travailler sur les données de l’entreprise. Contrairement à un dashboard statique ou à un simple chatbot, les agents peuvent explorer plusieurs sources, conduire une analyse, produire des visualisations, générer des livrables et exécuter des missions récurrentes.
Quelle différence entre le mode Proactif et le mode Exploratoire ?
En mode Exploratoire, l’utilisateur pose une question et thaink² mène l’analyse à la demande. En mode Proactif, une mission est définie à l’avance : les agents surveillent les données selon la fréquence ou les conditions prévues et livrent automatiquement les résultats utiles.
Faut-il connaître SQL pour utiliser thaink² ?
Non pour les usages métier. Les utilisateurs peuvent poser leurs questions en langage naturel et obtenir analyses, tableaux, graphiques et dashboards sans écrire eux-mêmes leurs requêtes SQL.
À quelles sources de données thaink² peut-il se connecter ?
La plateforme est conçue pour travailler avec les sources déjà présentes dans l’entreprise : bases de données, Data Warehouses, ERP, CRM, API, fichiers et espaces documentaires. Les connecteurs disponibles dépendent de votre environnement et du cas d’usage.
Quels types de résultats les agents peuvent-ils produire ?
Selon l’agent et le cas d’usage : analyses, tableaux, graphiques, dashboards, prévisions, alertes, synthèses et rapports. L’objectif est de restituer un résultat exploitable, pas uniquement une réponse textuelle.
Peut-on déployer thaink² sur notre propre infrastructure ?
thaink² propose des scénarios de déploiement adaptés aux contraintes d’entreprise, notamment pour les organisations qui souhaitent conserver davantage de contrôle sur leur infrastructure, leurs modèles et leurs données. Nos équipes définissent l’architecture adaptée au projet.
Quelle partie de l’écosystème thaink² est open source ?
ApowerB is the open-source agentic framework developed by thaink². It enables technical teams to build and operate their own agents, with support for RAG, Text-to-SQL, multi-LLM setups, and APIs.
Comment démarrer avec thaink² ?
Comment démarrer avec thaink² ?
Rejoins notre communauté Discord
Connect with builders, Data teams, and AI practitioners. Share ideas, get technical help, discuss agentic architectures, and follow the latest developments around ApowerB.
Bientôt
Des données qui agissent, directement dans votre boîte de réception.
Retours d'expérience, architectures d'agents, benchmarks, cas d'usage et nouveautés APowerB. Uniquement ce qui mérite d'être lu.
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Our mission
Votre vision
Rendre la puissance de la Data accessible à ceux qui prennent les décisions.
Aujourd’hui, trop de questions métier attendent encore un export, un dashboard ou la disponibilité d’une équipe Data. thaink² transforme cet accès : les équipes interrogent leurs données directement, tandis que les agents prennent en charge l’analyse et les tâches récurrentes.
Qu’est-ce qu’une Agentic Data Platform ?
Une Agentic Data Platform utilise des agents IA spécialisés pour travailler sur les données de l’entreprise. Contrairement à un dashboard statique ou à un simple chatbot, les agents peuvent explorer plusieurs sources, conduire une analyse, produire des visualisations, générer des livrables et exécuter des missions récurrentes.
Quelle différence entre le mode Proactif et le mode Exploratoire ?
En mode Exploratoire, l’utilisateur pose une question et thaink² mène l’analyse à la demande. En mode Proactif, une mission est définie à l’avance : les agents surveillent les données selon la fréquence ou les conditions prévues et livrent automatiquement les résultats utiles.
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Non pour les usages métier. Les utilisateurs peuvent poser leurs questions en langage naturel et obtenir analyses, tableaux, graphiques et dashboards sans écrire eux-mêmes leurs requêtes SQL.
À quelles sources de données thaink² peut-il se connecter ?
La plateforme est conçue pour travailler avec les sources déjà présentes dans l’entreprise : bases de données, Data Warehouses, ERP, CRM, API, fichiers et espaces documentaires. Les connecteurs disponibles dépendent de votre environnement et du cas d’usage.
Quels types de résultats les agents peuvent-ils produire ?
Selon l’agent et le cas d’usage : analyses, tableaux, graphiques, dashboards, prévisions, alertes, synthèses et rapports. L’objectif est de restituer un résultat exploitable, pas uniquement une réponse textuelle.
Peut-on déployer thaink² sur notre propre infrastructure ?
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Quelle partie de l’écosystème thaink² est open source ?
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