Cybernip est un cabinet de conseil en intelligence artificielle et apprentissage automatique. Nous concevons, construisons et exploitons des systèmes d'IA générative et des agents sur AWS et Azure, et nous réalisons l'ingénierie d'inférence sur AWS Silicon.
Les mêmes ingénieurs portent un système du premier appel au modèle jusqu'à la production auditée. Rien n'est transmis à une autre équipe en cours de route.
Recherche, génération et orchestration construites autour de vos données et de vos contraintes. Nous choisissons les modèles en les exécutant sur votre jeu d'évaluation, et nous mettons en place le contrôle des coûts et l'observabilité avant la première livraison plutôt qu'après le premier incident.
Des agents qui agissent dans votre ERP, votre CRM et vos outils de ticketing avec des permissions explicites et une trace complète de chaque étape. Quand un harnais managé convient, nous l'utilisons. Sinon, nous écrivons l'orchestration nous-mêmes.
Ingénierie d'entraînement et d'inférence sur AWS Trainium et Inferentia avec le Neuron SDK, aux côtés des parcs GPU qui gardent leur sens. Nous mesurons le rapport prix-performance sur votre charge de travail au lieu de citer une diapositive de fournisseur.
Cybernip est né dans l'identité numérique et la certification pour des secteurs à haute exigence. Nous appliquons cela à l'IA : des identités pour les agents et les outils, des actions signées et attribuables, et des pistes d'audit qu'un régulateur accepte.
Voici comment nous regardons un agent en production : chaque appel d'outil, chaque appel au modèle, sa durée et son coût. Si nous ne pouvons pas vous montrer cette vue, le travail n'est pas terminé.
Les plateformes ont beaucoup évolué en douze mois. Voici les briques que nous déployons chez nos clients aujourd'hui, pas des idées que nous observons de loin.
Boucles d'orchestration avec sessions isolées, état persistant et code exportable. Un prototype devient un système sans réécriture.
Bedrock AgentCore harness · Strands Agent Harness SDKÉvaluation à partir des traces, notation par lots et tests A/B sur vos propres données, dans le framework que votre équipe utilise déjà.
AgentCore Evaluations · juges sur mesure et jeux de référenceDes agents qui exécutent des travaux sur plusieurs jours sur du calcul dédié, enregistrés de façon centralisée, avec des permissions limitées par outil.
AgentCore Runtime instances · Agent RegistryDes outils exposés via le Model Context Protocol et des agents qui dialoguent en A2A, pour ne jamais dépendre de la boucle d'un seul fournisseur.
MCP · A2A · passerelle et identitéClaude, Amazon Nova, OpenAI et des modèles à poids ouverts testés côte à côte sur Bedrock ou Azure AI Foundry, avec routage et repli prévus dès la conception.
Amazon Bedrock · Azure AI FoundryFine-tuning, distillation et pré-entraînement sur mesure là où les modèles généraux ne suffisent pas, servis sur le silicium qui rend l'économie viable.
Nova Forge · Neuron sur TrainiumFaites glisser pour pivoter. Survolez ou touchez pour séparer les couches.
L'inférence est désormais le premier poste de la plupart des budgets IA. AWS conçoit ensemble l'accélérateur, l'interconnexion et le compilateur. Nous sommes spécialisés dans le portage de charges réelles sur cette pile, et dans le fait de vous dire clairement quand une charge doit rester où elle est.
Tous les modèles n'ont pas leur place sur Neuron. Des opérateurs non pris en charge, de très petits lots ou un cycle de réentraînement hebdomadaire peuvent encore favoriser les GPU. Nous mesurons d'abord et nous vous montrons les chiffres dans tous les cas.
Avant toute migration, nous exécutons les mêmes prompts et le même profil de trafic sur les deux plateformes et nous consignons le résultat. Parfois le candidat gagne sur le coût et perd sur la latence, comme dans cet exemple. Cet arbitrage vous appartient, avec de vrais chiffres sous les yeux.
Coût par million de tokens, latence p95 et taux d'utilisation du parc actuel. Cette référence sert de base à toute décision ultérieure.
Porter avec Neuron, résoudre les opérateurs non pris en charge, partitionner avec NeuronX Distributed. La plupart des problèmes apparaissent ici, et c'est là que nous voulons les voir.
Prompts et profil de trafic identiques, côte à côte. Débit, coût par token et parité de qualité face à votre suite d'évaluation.
Canary sur une part du trafic sur SageMaker ou EKS, observation des traces, puis migration du reste. La capacité GPU retourne aux charges qui en ont besoin.
Nos ingénieurs travaillent dans votre environnement, selon vos politiques d'accès, aux côtés de vos équipes, jusqu'à ce que le système fonctionne et que votre équipe puisse l'exploiter sans nous.
Une revue rigoureuse d'une charge candidate ou d'un système d'IA existant : architecture, préparation des données, modèle de coûts, risques et plan par ordre de priorité.
Livraison à périmètre fixe d'un système en production : l'agent ou le flux génératif, sa suite d'évaluation, ses garde-fous, son identité et son observabilité, déployés dans votre compte cloud.
Une équipe d'ingénierie permanente pour les organisations qui exploitent plusieurs systèmes d'IA : évaluation continue, migrations de modèles et de silicium, maîtrise des coûts et réponse aux incidents.
Ils figurent dans chaque statement of work que nous signons. C'est la raison pour laquelle des clients de secteurs régulés nous laissent entrer dans leurs systèmes.
Nous travaillons dans votre compte AWS ou Azure, dans votre région, avec des rôles IAM que vous accordez et pouvez révoquer. Nous ne copions pas vos données sur nos propres systèmes pour y travailler.
Les choix de modèle, de plateforme et de silicium s'appuient sur des benchmarks que vous pouvez rejouer vous-même. Si quelque chose ne peut pas être mesuré sur votre charge, nous le disons.
Les missions de Diagnostic et de Construction ont un périmètre et un prix fixés avant de commencer. Les changements sont convenus par écrit, jamais découverts sur une facture.
Code, définitions d'infrastructure, jeux d'évaluation et runbooks sont remis dans leur intégralité. Nous formons vos ingénieurs à exploiter le système, et à nous remplacer s'ils le souhaitent.
NDA systématique, ingénieurs dont les antécédents sont vérifiés, accès au moindre privilège et revue de sécurité écrite à chaque construction. Nous venons de la PKI : l'identité et l'attribution comptent pour nous.
Nous donnons le meilleur de nous-mêmes dans des environnements régulés et opérationnellement complexes, où l'erreur d'un agent a un coût réel et où la facture d'inférence est relue par quelqu'un de la direction financière.
Cybernip est un cabinet indépendant avec son ingénierie à Guadalajara, son siège à Mexico et un bureau américain à Houston. Le cabinet a débuté dans l'identité numérique et la certification pour des secteurs à haute exigence, s'est étendu à l'ingénierie des données, et s'est concentré ces deux dernières années sur l'IA appliquée : systèmes génératifs, agents et le silicium sur lequel ils tournent.
Nous connaissons les plateformes et ne dépendons d'aucun fournisseur. Nous sommes membres de l'AWS Partner Network et Microsoft AI Cloud Partner. Nos recommandations découlent des preuves obtenues sur vos charges de travail, et nous vous dirons quand une plateforme, un modèle ou une puce n'est pas le bon choix pour vous.
Deux entités juridiques servent nos clients sur le continent américain. Toutes deux appliquent les mêmes standards d'ingénierie et les mêmes termes de confidentialité, avec les mêmes personnes.
Mexico et Guadalajara. Sert les clients au Mexique et en Amérique latine.
Houston, Texas. Sert les clients aux États-Unis et les clients internationaux qui préfèrent une contrepartie américaine.
Décrivez-nous la charge de travail, la plateforme sur laquelle vous êtes et ce à quoi ressemble un bon résultat. Un ingénieur senior, pas un commercial, vous répond sous deux jours ouvrés.
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