AI Foundry pour un groupe industriel de taille intermédiaire
Défi
Les chatbots pilotes reposant sur des API de LLM publiques n’ont pas passé la revue de sécurité : aucune isolation des locataires, aucune gouvernance de la récupération, une imputation des coûts floue et aucune voie pour passer de la démo à des SLA de production.
Solution
cloudstrata a déployé Managed AI Foundry sur le cloud préféré du client : orchestration d’agents, RAG sur les bases de connaissances internes, accès basé sur les rôles, isolation des secrets et mesure d’usage partagée avec la finance. cloudstrata exploite la couche plateforme ; le client reste propriétaire des cas d’usage et des données.
Résultat
Premiers agents gouvernés en production en quelques semaines. Des indicateurs de coût et de qualité partagés entre l’ingénierie et la finance. Un chemin reproductible pour ajouter de nouveaux domaines sans reconstruire la plomberie de la plateforme.
Bénéfice client
The organization runs production AI with procurement-grade controls—without staffing a dedicated platform team or accepting unmanaged SaaS sprawl.
Les groupes industriels de taille intermédiaire se situent souvent entre les ambitions des hyperscalers et des capacités informatiques réduites. Les pilotes de LLM publics suscitent l’enthousiasme, puis butent sur les questions de sécurité, de résidence des données et de coûts. Cette mission est partie de cet écart : le client avait besoin d’agents capables de répondre à partir de corpus documentaires maîtrisés, avec auditabilité et dépenses prévisibles.
cloudstrata introduced AI Foundry as Managed AI Platform Engineering as a Service. The runtime provided multi-tenant isolation, retrieval pipelines with access controls, model routing, and usage metering. Inference and embeddings ran in EU-hosted infrastructure aligned with the customer’s cloud preference.
La mise en œuvre s’est d’abord concentrée sur un domaine à forte valeur — la documentation technique et les connaissances de service — avant de s’étendre avec les mêmes contrats de plateforme. Des outils d’évaluation et de traçage ont rendu visibles les régressions de qualité avant un déploiement plus large.
Les équipes IT et achats ont obtenu les contrôles dont elles avaient besoin : intégration de l’identité, gestion des secrets, politiques de quotas et rapports de coûts alignés sur la télémétrie d’ingénierie. Les équipes produit sont restées propriétaires des prompts, des corpus et des résultats métier.
Le résultat est un modèle d’exploitation durable : cloudstrata exploite la couche plateforme sous SLA ; le client fait évoluer les cas d’usage. Les noms et les détails propriétaires restent confidentiels à la demande du client.
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