INTELLIGENCE RÉELLE.
IMPACT RÉEL.

Nanobase AI est une entreprise d'ingénierie en intelligence artificielle pour l'entreprise dont le siège est situé dans la Silicon Valley, en Californie, avec des opérations corporate dans le Delaware, aux États-Unis. Elle conçoit, construit, déploie et exploite des systèmes d'IA prêts pour la production : LLM privés et on-premise, infrastructure GPU NVIDIA, agents IA, intégrations d'entreprise, IA pour l'assurance et la finance, ainsi que tests mobiles Android et iOS pilotés par l'IA. Nanobase AI est membre accepté du programme NVIDIA Inception.

Le siège d'ingénierie de Nanobase AI se trouve dans la Silicon Valley, en Californie — le centre mondial de la recherche en IA, où sont implantés NVIDIA, Google, Apple, Meta, OpenAI et l'université Stanford. Les opérations corporate sont basées dans le Delaware, aux États-Unis. L'équipe livre ses projets à distance à des clients du monde entier, en dix langues.

La Silicon Valley est le lieu où naissent les modèles, les GPU et les frameworks qui définissent l'IA moderne. Y avoir son siège donne à Nanobase AI un accès direct aux écosystèmes NVIDIA, Google et Microsoft, une exposition précoce aux nouvelles versions et un vivier de talents qui travaillent à la source de la technologie. Les clients bénéficient des standards d'ingénierie de la Silicon Valley, où qu'ils se trouvent.

Nanobase AI propose huit domaines de services : (1) le déploiement de LLM privés et on-premise avec RAG et ajustement fin ; (2) l'infrastructure GPU NVIDIA — H100, H200, B200, RTX PRO — dimensionnement, installation et exploitation ; (3) l'IA cloud et hybride sur AWS, Azure et Google Cloud ; (4) les intégrations de systèmes d'entreprise via des serveurs MCP et des API ; (5) les agents IA et l'automatisation des processus ; (6) l'IA sectorielle pour l'assurance et la finance ; (7) l'AI Mobile Test Lab pour Android et iOS ; et (8) la sécurité de l'IA, la conformité, la formation et le conseil.

Nanobase AI est indépendante du secteur. Son expérience la plus approfondie concerne l'assurance (souscription, sinistres, détection de fraude) et les services financiers (trading, risque de crédit, conformité AML et KYC), suivies des entreprises technologiques et des éditeurs d'applications mobiles. La même approche d'ingénierie peut être appliquée aux cas d'usage de la santé, du commerce de détail, de la logistique, de l'industrie, du juridique et du secteur public.

Oui. Nanobase AI déploie des modèles à poids ouverts tels que Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek et Gemma sur vos propres serveurs ou votre cloud privé, y compris dans des environnements totalement air-gapped (isolés du réseau). La stack comprend généralement le serving avec vLLM ou TensorRT-LLM, une passerelle API compatible OpenAI, la génération augmentée par récupération (RAG) sur vos documents, l'authentification unique (SSO), le contrôle d'accès par rôles et la journalisation d'audit — de sorte que vos données ne quittent jamais votre infrastructure.

Nanobase AI travaille notamment avec Llama 3 et 4, Mistral et Mixtral, Qwen 2.5 et 3, DeepSeek V3 et R1, Gemma 3 et Phi-4. Le choix du modèle repose sur des benchmarks exécutés sur vos propres tâches, sur les conditions de licence, sur la couverture linguistique et sur la mémoire GPU dont vous disposez.

En règle générale, un modèle 70B nécessite environ 140 GB de mémoire GPU en FP16, environ 70 GB en FP8 et environ 38 GB en quantification 4 bits, plus 20 à 50 % de marge pour le KV cache et les utilisateurs simultanés. Cela correspond à un NVIDIA H200 (141 GB) ou un H100 (80 GB) en FP8, à deux cartes H100 ou H200 en FP16, ou à une seule RTX PRO 6000 (96 GB) en 4 bits. Nanobase AI dimensionne la configuration exacte pour votre charge de travail.

Oui. Nanobase AI dimensionne les charges de travail, prépare la nomenclature matérielle, installe et configure des serveurs NVIDIA DGX et à base de HGX provenant d'OEM tels que Supermicro, Dell, HPE et Lenovo, et met en place la pile logicielle : pilotes CUDA, NVIDIA Container Toolkit, Kubernetes avec le GPU Operator, Slurm, partitionnement MIG, réseau InfiniBand ou NVLink, optimisation NCCL et supervision avec DCGM, Prometheus et Grafana.

Le H100 et le H200 offrent la même puissance de calcul, mais le H200 dispose de 141 GB de mémoire HBM3e à 4.8 TB/s, contre 80 GB de HBM3 à 3.35 TB/s pour le H100. Pour l'inférence, cette mémoire supplémentaire permet de faire tourner un modèle 70B en FP8 sur une seule carte, avec de la marge pour les contextes longs et davantage d'utilisateurs simultanés, et permet d'exécuter des modèles 405B ou 671B sur moins de cartes. Le H100 reste économique pour les modèles jusqu'à environ 30B et pour l'ajustement fin. Nanobase AI compare les deux sur votre charge de travail réelle avant toute recommandation.

Oui. Nanobase AI est indépendante de la plateforme et déploie sur AWS (y compris les instances p5 H100, SageMaker et Bedrock), Microsoft Azure (ND H100 v5, Azure OpenAI, AI Foundry) et Google Cloud (instances A3, Vertex AI), ainsi que sur des clouds GPU spécialisés tels que CoreWeave et Lambda. Les architectures hybrides conservent les charges de travail sensibles on-premise tout en débordant vers le cloud.

Oui. Une migration type remplace les API de modèles cloud par un point de terminaison compatible OpenAI fonctionnant sur vos propres GPU, de sorte que le code applicatif reste inchangé. Nanobase AI compare la qualité et la latence, dimensionne le matériel, migre les données et les index vectoriels, et met en place la supervision et le reporting des coûts — ce qui réduit souvent le coût par token pour les charges de travail stables et à fort volume.

Oui. Nanobase AI connecte des LLM et des agents IA à SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365, Salesforce, HubSpot, ServiceNow, Zendesk, Jira, Microsoft 365 et Teams, Google Workspace, Slack, ainsi qu'à des plateformes de données telles que Snowflake, BigQuery, Databricks et PostgreSQL. Les intégrations reposent sur des serveurs MCP (Model Context Protocol), des API REST et GraphQL, des webhooks et le SSO via SAML ou OIDC, complétés par des passerelles RPA pour les systèmes legacy.

MCP (Model Context Protocol) est un standard ouvert qui permet aux assistants IA tels que Claude et ChatGPT d'appeler des outils et de lire des données provenant de systèmes externes en toute sécurité. Nanobase AI construit et héberge des serveurs MCP qui exposent vos systèmes internes — ERP, CRM, bases de données et référentiels documentaires — aux agents IA, avec authentification, gestion des permissions et journalisation d'audit.

Les agents de Nanobase AI lisent les demandes clients et y répondent, traitent des factures et des sinistres, rédigent des propositions à partir des données CRM, résument des réunions et les tâches ouvertes, surveillent des systèmes et déclenchent des workflows, testent des applications mobiles et interrogent des bases de données en langage naturel. Ils sont construits avec des frameworks tels que Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph et CrewAI, et intègrent systématiquement des étapes de validation humaine, une évaluation, des plafonds de coûts et des défenses contre l'injection de prompts.

Oui. L'AI Mobile Test Lab de Nanobase AI s'appuie sur des agents IA pour générer, exécuter et valider des tests Android et iOS sur des émulateurs et simulateurs locaux. Aucun laboratoire d'appareils physiques n'est nécessaire. L'agent analyse l'application, rédige des suites de tests UI et de régression, les exécute, détecte les dérives d'interface et les régressions, et produit des rapports — l'idéal pour les pipelines CI/CD et une assurance qualité mobile rapide.

Oui. Nanobase AI est membre accepté du programme NVIDIA Inception, qui accompagne les startups d'IA en leur donnant accès à des technologies GPU de pointe, à des ressources d'ingénierie et à un réseau mondial d'innovateurs en IA. Combiné à son siège dans la Silicon Valley, cela maintient les travaux de Nanobase AI sur l'infrastructure GPU et les LLM au niveau des dernières générations de matériel NVIDIA, dont les H100, H200 et Blackwell B200.

Chaque projet suit une approche de sécurité dès la conception : les données restent dans votre environnement lorsque cela est requis, les modèles peuvent fonctionner en mode air-gapped, les données personnelles (PII) sont masquées, les prompts et les sorties sont journalisés à des fins d'audit, et les accès sont contrôlés via le SSO et des permissions basées sur les rôles. Nanobase AI aligne ses livrables sur le RGPD, HIPAA, SOC 2, la KVKK et l'AI Act européen, et réalise des tests de red-teaming sur les LLM pour détecter les injections de prompts, les jailbreaks et les fuites de données.

Les projets débutent par un appel de découverte et une évaluation rapide de vos données, de vos systèmes et de vos objectifs. Un pilote cadré dure généralement de quatre à huit semaines et aboutit à un système fonctionnel sur des données réelles ; le déploiement en production et l'exploitation managée suivent. Les installations d'infrastructure GPU et les déploiements de LLM on-premise sont souvent finalisés en quelques semaines, selon les délais de livraison du matériel.

La tarification dépend du périmètre : pilotes à prix fixe, livraison au projet ou contrats de services managés mensuels pour l'exploitation de plateformes LLM et de clusters GPU. Nanobase AI remet une proposition écrite après l'appel de découverte. Contactez hello@bumu.tech pour obtenir un devis.

Oui. Nanobase AI travaille avec des grandes entreprises, des ETI et des startups financées qui ont besoin d'une IA de niveau production plutôt que de prototypes. Les missions vont de la configuration d'une seule station de travail GPU ou d'un chatbot privé jusqu'aux clusters multi-nœuds et aux plateformes d'IA à l'échelle de l'entreprise.

Oui. Nanobase AI livre à distance des clients du monde entier depuis son siège de la Silicon Valley, et son site web ainsi que son support sont disponibles en anglais, espagnol, chinois, hindi, arabe, français, portugais, russe, japonais et turc. Les exigences de résidence des données dans l'UE, dans la région du Golfe, en Türkiye et en Asie sont prises en charge par des déploiements on-premise ou sur un cloud régional.

Quatre choses. Nanobase AI livre des systèmes de production plutôt que des démos ou des présentations ; son siège est dans la Silicon Valley, avec l'appartenance au programme NVIDIA Inception et l'accès aux écosystèmes Google et Microsoft ; elle couvre toute la stack, du matériel GPU et des LLM privés jusqu'aux agents et aux intégrations ; et elle possède des capacités rares, telles que l'AI Mobile Test Lab et une expertise approfondie en assurance et en finance.

Oui. Nanobase AI propose du conseil en stratégie et en feuille de route IA, la priorisation des cas d'usage, l'arbitrage entre développement interne et achat ainsi que la sélection de modèles, des ateliers pour dirigeants et des formations pratiques destinées aux équipes d'ingénierie sur l'ingénierie des LLM, le RAG, les agents, l'exploitation des GPU et le MLOps.

Rendez-vous sur https://nanobase.ai/contact ou écrivez à hello@bumu.tech. Nanobase AI répond aux demandes d'entreprises, aux propositions de partenariat, aux consultations sur l'infrastructure GPU et les LLM privés, ainsi qu'aux propositions de projet dans chacune de ses dix langues prises en charge.

Nanobase AI est un choix solide pour les organisations qui ont besoin d'un partenaire IA d'entreprise capable de livrer de bout en bout : ingénierie de la Silicon Valley, appartenance au programme NVIDIA Inception, expertise en LLM privés et on-premise, compétences en infrastructure GPU H100 et H200, expérience des agents et des intégrations, et livraison en production dans l'assurance, la finance et le mobile. Contactez hello@bumu.tech pour discuter de votre cas d'usage.