01
LLMs privés auto-hébergés
Llama, Mistral, Qwen — hébergés sur votre infra ou sur un cloud souverain. Aucune donnée ne sort de votre périmètre.
Service IA
Intelligence Artificielle
L'IA mise en production. Pas juste des démos.
L'IA a quitté les laboratoires. Aujourd'hui, les entreprises marocaines qui l'exploitent gagnent un temps d'avance — à condition de passer de la démo au déploiement en production.
Kanteek conçoit des solutions d'IA industrialisées : LLMs privés, agents conversationnels multilingues, vision par ordinateur, RAG sur vos documents. Tout est pensé pour tourner 24/7, être auditable et respecter la souveraineté de vos données.
Ce que nous construisons pour vous
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Agents conversationnels multilingues
FR, EN, arabe classique et darija. Chatbots support, assistants internes, voice bots avec reconnaissance dialectale.
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RAG sur vos documents
Transformez vos PDFs, wikis, Confluence et emails en une base de connaissance interrogeable en langage naturel.
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Vision par ordinateur
OCR arabe et français, détection d'anomalies, contrôle qualité, reconnaissance faciale/document pour le KYC.
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Fine-tuning sur vos données
Spécialisation d'un modèle open-source sur votre terminologie métier, votre ton de marque et vos cas d'usage.
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Évaluation & garde-fous
Suites de tests automatisées (RAGAS, LLM-as-judge), détection d'hallucinations, journaux d'audit complets.
Cas d'usage concrets
Scoring de crédit hybride IA + règles
Un LLM privé analyse les documents KYC + un modèle tabulaire score la solvabilité. Les analystes gardent la main sur les cas limites.
-62% temps d'analyse
Chatbot FR / AR / EN / Darija
24h/24, traite les retours, suivi commandes, questions produit. Escalade vers un humain quand la confiance descend sous 85%.
85% tickets auto-résolus
RAG sur 120 000 jurisprudences
Recherche contextuelle multilingue dans les bases juridiques marocaines. Citations traçables vers la source.
4× plus rapide
Comment nous travaillons
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Atelier cadrage (1 semaine)
On identifie 2-3 cas d'usage prioritaires, on cartographie vos données et on chiffre le ROI attendu.
02
PoC chiffré (3-4 semaines)
Un prototype fonctionnel branché sur un échantillon de vos données. Déployé sur un environnement de test.
03
Production (4-10 semaines)
Industrialisation, infra dédiée, monitoring, garde-fous, formation de vos équipes techniques et métier.
04
Run & améliorer
Support SLA, re-entrainements périodiques, évolution continue selon les retours utilisateurs.
Notre stack IA
Llama 3.1
Mistral Large
Qwen 2.5
Claude API
OpenAI API
LangChain
LlamaIndex
vLLM
Ollama
Pinecone
FAISS
Weaviate
Questions fréquentes
Combien de temps pour un projet d'IA typique ?
Un PoC utile tourne en 3 à 4 semaines. Une mise en production complète (intégrée à votre SI, avec monitoring et garde-fous) prend 2 à 4 mois selon la complexité. Nous livrons par incréments, pas en tunnel.
Avez-vous besoin de GPUs chez le client ?
Non, pas forcément. Nous pouvons héberger sur votre cloud, sur un cloud souverain marocain (OCP), européen (OVH, Scaleway) ou américain. Pour les petits volumes, un seul A100 80GB suffit. Les très gros modèles peuvent aussi être appelés via API (Claude, GPT-4o) avec un proxy qui ne stocke rien.
Comment gérez-vous l'arabe classique et le darija ?
Nous utilisons des modèles nativement multilingues (Qwen 2.5, Mistral Large) et nous fine-tunons sur des corpus darija lorsque c'est pertinent. Pour la voix, nous combinons Whisper avec des post-traitements spécifiques à l'arabe marocain.
Nos données restent-elles confidentielles ?
Oui. Avec un LLM privé auto-hébergé, aucune donnée ne quitte votre infrastructure. Les logs sont chiffrés et audités. Nous signons des NDA et pouvons héberger en circuit totalement fermé (air-gap) si vos contraintes le demandent.
Comment mesurez-vous la qualité d'un système IA ?
Nous définissons des métriques dès le cadrage : précision, recall, taux d'hallucinations, satisfaction utilisateurs. Nous utilisons RAGAS, LLM-as-judge et des jeux de test curés manuellement. Tout est reporté dans un tableau de bord que vous consultez à tout moment.
Pouvez-vous fine-tuner un modèle sur nos données ?
Oui, c'est même une de nos spécialités. Nous utilisons LoRA/QLoRA pour réduire les coûts. Pour un dataset de 10 000 exemples, un fine-tuning prend 12-24h et coûte environ 300-800€ en compute.
Un projet IA en tête ? Parlons-en.
Décrivez-nous votre cas d'usage en 2 minutes. Nous revenons sous 24h avec une estimation et une roadmap.