Écosystème technologique · Expertise appliquée
Numezis travaille concrètement avec les workspaces d’entreprise, agents de code et plateformes de modèles qui transforment le travail de connaissance et le software delivery. Nous les configurons, les connectons aux systèmes réels, éprouvons leurs limites et construisons les contrôles nécessaires à la production.
Développé par Numezis
Kletron est notre système de travail agent et multi-agent complet. Le construire et l’opérer nous apporte des preuves directes sur l’orchestration, les permissions, l’évaluation, la revue humaine, les coûts et la fiabilité — les mêmes questions de production que rencontrent nos clients.
Plateformes que nous maîtrisons
Une plateforme n’a de valeur que si elle correspond au workflow, à la frontière de données et au modèle opératoire. Notre expérience couvre déploiement, configuration sécurisée, intégrations, évaluation et usage quotidien — pas une simple liste de fonctionnalités.
Anthropic
Knowledge work · software engineering
Adoption en entreprise et workflows de code agentiques conçus autour des permissions, du contexte, des tools et de la revue.
OpenAI
Travail d’entreprise · software delivery agentique
Adoption gouvernée des workspaces et systèmes d’engineering qui font de Codex une capacité de delivery contrôlée.
Knowledge work · agents d’entreprise
Recherche d’entreprise respectant les permissions, assistance multimodale et plateformes d’agents connectées aux données et workflows de l’organisation.
Mistral AI
Assistants d’entreprise · IA souveraine
L’expérience unifiée de Mistral pour le travail, le code et le chat, associée aux modèles et aux options de déploiement hybrides.
NVIDIA
Inférence · infrastructure IA
Infrastructure IA de production pour servir des modèles optimisés dans le cloud, le data center ou l’edge.
Moonshot AI
Recherche · workflows d’agents locaux
Workflows agentiques sur fichiers, navigateurs et tâches récurrentes, évalués avec des frontières explicites de permissions et de données.
Plateformes cloud IA
L’accès aux modèles n’est qu’une couche. Nous concevons identité, données, réseau, runtime agent, évaluation, sécurité et opérations pour faire de Microsoft Azure, Google Cloud et AWS des plateformes IA d’entreprise fiables.
Architecture-first
Nous travaillons également avec Kletron, les modèles open weight et des déploiements cloud, locaux ou self-hosted. Le bon système peut combiner plusieurs produits lorsque l’architecture explicite les frontières et les responsabilités.
La technologie Numezis pour des workflows IA d’entreprise contrôlés et intégrés.
Sélectionnés lorsque contrôle, économie ou spécialisation justifient l’ownership du cycle de vie.
Connexions aux identités, données, tools et systèmes où le travail opérationnel se déroule.
Le déploiement suit risque, performance, souveraineté et capacité opérationnelle.
Profondeur opérationnelle
Nous transformons la familiarité produit en capacité d’entreprise répétable. Le travail commence avant le rollout et continue après la première tâche réussie.
Comparer les produits sur des workflows, données et modes de défaillance représentatifs.
EVAL SET / DECISION RECORDDéfinir workspaces, identités, permissions, politiques, rétention et chemins de revue.
CONTROL BASELINEConnecter API, serveurs MCP, systèmes sources, repositories et observabilité.
TRUST BOUNDARIESTester attaques et défaillances, capturer les preuves et établir l’ownership des incidents.
ASSURANCE / EVIDENCEInstrumenter adoption, qualité, coût et valeur du workflow avant l’extension.
VALUE / OPERATIONSOpenClaw · NVIDIA NemoClaw
Nous déployons OpenClaw dans des frontières de confiance explicites et appliquons les patterns NemoClaw et NVIDIA OpenShell lorsque sandbox, politique réseau, restrictions fichiers et inférence maîtrisée sont nécessaires.
Explorer le déploiement sécurisé d’OpenClawRelations technologiques
Numezis fait progresser des discussions de partenariat avec la plupart des fournisseurs représentés sur cette page. Notre expérience d’implémentation existe déjà ; le statut formel de partenaire reste soumis à l’approbation et à la confirmation publique de chaque fournisseur.
Jusqu’à l’approbation et l’annonce formelles d’une relation, les logos ci-dessus identifient des technologies que nous implémentons. Ils n’impliquent aucun partenariat annoncé, aucune certification ni endorsement.
Discipline de sélection
Chaque recommandation est documentée selon six critères et comprend les conditions qui déclencheraient une revue ou une sortie.
Résidence, rétention, entraînement, contexte et accès.
Identité, API, MCP, repositories et systèmes métier.
Isolation, permissions, audit, supply chain et réponse.
Qualité, latence et fiabilité sur le workflow réel.
Licences, inférence, engineering, opérations et changement.
Portabilité des données, evals, agents et intégrations.
Apportez-nous le workflow, les contraintes et les preuves. Nous rendrons la décision outil explicite.