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Dumont Industries
Industrie manufacturière ETI

ETI industrielle 250 salariés : squad de 10 agents IA on-prem sur Mistral pour la R&D

Durée : 8 semaines
Contexte

Accélérer la R&D documentaire sans exposer le patrimoine technique

Dumont Industries est un nom fictif attribué à une ETI industrielle réelle de 250 salariés implantée dans l'Est de la France. L'entreprise conçoit des ensembles mécaniques pour des environnements exigeants, avec un bureau d'études et une équipe R&D soumis à une pression croissante : raccourcir les cycles de recherche, documenter davantage et éviter toute erreur sur l'état de l'art brevetaire. Les ingénieurs passaient beaucoup de temps à parcourir des bases documentaires internes, d'anciens rapports, des normes, des retours d'essais et des corpus brevets externes. Le problème n'était pas seulement la quantité de documents. C'était la fragmentation de la connaissance et le coût cognitif de la reconstitution du contexte. Chaque nouveau projet obligeait à refaire une partie du travail d'exploration. L'entreprise avait déjà évalué plusieurs solutions cloud, mais les directions R&D et DSI restaient bloquées par la même question : où part la donnée et que devient la propriété intellectuelle lorsqu'un agent interroge, résume, compare ou propose des pistes ? Ici, la souveraineté n'était pas une préférence. C'était une exigence. Le projet devait donc accélérer la recherche documentaire et l'analyse de l'état de l'art tout en garantissant une maîtrise complète de l'infrastructure, des modèles, des logs et des accès.

Les obstacles identifiés

  • 01 Recherche documentaire R&D lente sur corpus internes et brevets externes
  • 02 Charge cognitive élevée pour reconstituer l'historique technique d'un sujet
  • 03 Exigence de souveraineté totale sur la propriété intellectuelle
  • 04 Besoin d'une architecture multi-agents capable de servir plusieurs équipes d'ingénierie
La solution

Une squad de 10 agents on-premise sur Mistral Large 2, opérée localement

VirtuoseWeb a retenu la voie 3, Agent Souverain Intégral, parce qu'elle seule répondait au niveau d'exigence de Dumont Industries sur la protection des données et des actifs techniques. L'entreprise a fait le choix d'un cluster interne 4× H100, orchestré autour d'Ollama et de Mistral Large 2 pour les tâches de raisonnement documentaire, de synthèse comparative et de génération de notes de recherche. Nous n'avons pas conçu un agent unique. Nous avons construit une squad de 10 agents spécialisés : ingestion documentaire, indexation, cartographie de concepts, exploration brevets, veille normative, comparaison d'antériorités, synthèse de littérature interne, préparation de brief R&D, contrôle qualité des sorties et supervision d'orchestration. Cette décomposition respecte la philosophie VirtuoseWeb : SOP vers code exécutable, pas chatbot magique. Le projet reprend aussi les autres piliers de positionnement : pricing public sur la base d'un Département IA majoré voie 3, expertise multi-modèles assumée, productisation des briques et liberté de déploiement clairement arbitrée entre trois voies. L'entreprise a ainsi obtenu une architecture réellement exploitable par la R&D, sans compromis sur la souveraineté IP. Aucun document technique, aucun historique de tests et aucune requête d'ingénierie sensible n'est sorti de l'infrastructure cliente.

1

Diagnostic SOP R&D

1 semaine

Cartographie des flux documentaires, des besoins des ingénieurs et des cas de recherche répétitifs à forte valeur.

Livrables :
  • Cartographie des flux de connaissance R&D
  • Priorisation des usages documentaires
2

Architecture de squad

2 semaines

Découpage du travail entre agents spécialisés, définition des permissions et du schéma d'orchestration.

Livrables :
  • Spécifications de 10 agents
  • Matrice d'accès et journalisation
3

Déploiement on-prem

3 semaines

Installation sur cluster 4× H100, runtime Ollama, intégration des corpus internes et des connecteurs de recherche externes autorisés.

Livrables :
  • Infrastructure on-prem opérationnelle
  • Pipelines d'indexation et de recherche
  • Tableau de supervision local
4

Tests R&D et industrialisation

2 semaines

Scénarios de recherche réels, calibrage des agents, validation des équipes d'ingénierie puis montée en charge.

Livrables :
  • Rapport d'acceptation R&D
  • Runbook d'exploitation
  • Playbook de gouvernance des accès
Résultats

Les résultats

🔎
Vitesse de recherche documentaire
Avant Base 1
Après Base 3
x3 d'amélioration
🔒
Fuite de données
Avant Risque perçu
Après 0
0 fuite donnée d'amélioration
⚙️
Output R&D
Avant Base 100
Après Base 115
+15 % d'amélioration
🏭
Souveraineté IP
Avant Partielle
Après Totale
100 % on-prem d'amélioration
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