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Mindrops construit les pipelines, l’évaluation, le déploiement et le monitoring qui mènent les prototypes LLM et ML en production, avec versions tracées, seuils de qualité et suivi des coûts.
Clients
Une sélection des logiciels que Mindrops a conçus et développés pour ses clients.
IA · ML
Mindrops a développé en Python quatre produits de machine learning en production : maintenance prédictive, mensuration par vision par ordinateur, attribution multicanal et prévision des effectifs par deep learning.
Coûts de maintenance réduits de 25 %, retours en baisse de 20 %, ventes en hausse de 15 % et précision des prévisions améliorée de 90 %, chez les clients concernés.
IA · Restauration
Un assistant conversationnel IA intégrable, fondé sur les données en direct du catalogue et des cafés, avec une action « Order Now » sur chaque produit et une console d’administration no-code pour les contenus et les prix.
En service dans plus de 50 points de vente en Inde : environ 10 000 conversations par mois et une cinquantaine de commandes par jour.
Secteur public · GovTech
Une plateforme automatisée par l’IA, bâtie sur le socle LazyMonkey de Mindrops, qui catégorise, priorise et oriente chaque réclamation et y répond automatiquement, avec un dossier unique suivi par SLA pour les équipes centrales et régionales.
Attribuée via GeM (nov. 2025), elle trie automatiquement des milliers de réclamations par jour pour un réseau de plus de 150 000 bureaux de poste.
Le LLMOps et le MLOps sont les pratiques et l’outillage qui permettent de mettre en production de façon fiable des systèmes de machine learning et de grands modèles de langage – pipelines de données et d’entraînement, évaluation, déploiement, monitoring et maîtrise des coûts. Mindrops construit et exploite ce cycle de vie pour que votre IA reste précise, observable et économique en production.
Pipelines reproductibles de données, d’entraînement et d’inférence avec versioning et CI/CD pour modèles et prompts.
Évaluations automatisées, tests de régression et seuils de qualité (quality gates), pour que chaque changement soit livré avec ses résultats de tests.
Serving de modèles évolutif et à faible latence – API managées, auto-hébergées ou hybrides selon les besoins de résidence des données.
Monitoring en production de la qualité, de la latence, de la dérive et des hallucinations, avec alertes et traçage.
Stratégies de tokens, de mise en cache et de routage qui gardent l’IA rapide et économique, même à grande échelle.
Contrôle d’accès, gestion des secrets, audit et garde-fous intégrés au pipeline dès le premier jour.
Un modèle ou une application LLM fonctionne dans un notebook, sans pipeline, tests ni monitoring. Nous mettons en place tout ce qu’exige une mise en production fiable.
Les dépenses en tokens augmentent plus vite que l’usage. Routage, cache et choix de modèle ramènent les coûts sous contrôle sans perte de qualité.
Les modèles sont réentraînés et publiés manuellement, et personne ne sait quelle version est en ligne. Des pipelines versionnés et la CI/CD règlent le problème.
Prévisions et classifieurs perdent discrètement en précision quand les données changent. Le suivi de la dérive et des réentraînements planifiés permettent de le repérer tôt.
Renfort pour le logiciel et le cloud
Une équipe Mindrops qui travaille aux côtés des ingénieurs du client sur des projets de développement logiciel et cloud, pour apporter une capacité de livraison fiable.
Extrait de l’avis du client
“Mindrops a géré des exigences complexes avec aisance et a apporté de la valeur tout au long du projet.”
Suivi des véhicules par IA
La vision par ordinateur à l’entrée d’une mine enregistre les plaques, les mouvements de véhicules et les trajets pour les rapports quotidiens.
Extrait de l’avis du client
“Les rapports quotidiens sont prêts d’eux-mêmes, sans que personne ait à s’asseoir pour les préparer en fin de poste.”
Extraction de factures par IA
Les factures fournisseurs sont lues et extraites automatiquement, stockées et transmises aux outils comptables que l’équipe finance utilise déjà.
Extrait de l’avis du client
“L’extraction par IA qu’ils ont développée fonctionne de façon fiable avec différents formats de factures, ce qui était notre besoin principal.”
Plateforme de gestion d’entrepôts
Une application terrain et une interface d’administration web réunissent les mouvements de marchandises, les dépenses et les rapports de plusieurs entrepôts.
Extrait de l’avis du client
“Les rapports qui demandaient auparavant une journée entière de compilation de tableaux se résument désormais à un téléchargement filtré depuis l’interface d’administration.”
Recrutement et gestion des candidatures
Une plateforme de recrutement avec inscription, dépôt des candidatures, convocations et tableau de bord d’administration centralisé.
Extrait de l’avis du client
“Ils l’ont conçue pour absorber un fort trafic simultané pendant les campagnes de recrutement, ce qui était essentiel pour nous.”
Plateforme fintech de prêt
Une application client, une application partenaire et un back-office réalisés par une seule équipe, avec KYC, contrôles de crédit CIBIL et approbation automatisée des prêts.
Extrait de l’avis du client
“Les projets fintech comportent de nombreuses couches, et c’était appréciable de travailler avec une équipe qui comprenait le volet crédit et prêt.”
Nous examinons comment données, modèles et prompts passent aujourd’hui de l’expérimentation à la production, et où ce chemin se rompt.
Les pipelines de données, d’entraînement et d’inférence sont versionnés et automatisés, avec des évaluations servant de seuils de qualité à chaque changement.
Les modèles sont déployés via des API managées, en auto-hébergement ou en hybride selon les exigences de latence, de coût et de résidence des données.
Qualité, dérive, latence et dépenses sont surveillées avec alertes, et réentraînements ou mises à jour de prompts passent par les mêmes contrôles.
Dites-nous ce qui est déjà en production, ou ce qui bloque en amont. Nous identifions les manques de vos pipelines, évaluations et monitoring, et répondons sous un jour ouvré.
Un ingénieur vous répond sous un jour ouvré.
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