Trois produits édités par IgnitionAI, trois publics distincts
Une plateforme RAG vendue à d'autres cabinets, une formation Agentic AI pour développeurs Node.js, React et Next.js, un framework open source pour entraîner des agents par renforcement dans le navigateur. Cliquez sur un produit pour le détail. Un produit n'est mobilisé sur une mission que si votre cas d'usage en bénéficie réellement.
Plateforme commerciale·Cabinets de conseil & agences IA·SaaS Solo 59 € · SaaS Équipe 249 € · licence Agence-ESN-Dédié
IgnitionRAG
« Livrez l'IA documentaire que vos clients attendent »
IgnitionRAG est une plateforme RAG complète, vendue en SaaS et sous licence, pour livrer de l'IA documentaire sans reconstruire la chaîne ingestion-recherche-agent à chaque fois. Elle gère le multimodal (PDF, DOCX, images, tableaux), la recherche hybride vector + BM25 avec reranking, les agents avec outils personnalisés, et un serveur MCP. SaaS Solo et Équipe : IA gérée par la plateforme, crédits inclus, aucune clé LLM à fournir. Licence Agence, ESN ou Dédié : BYOK possible, sans marge sur les tokens. Hébergement OVH France, RGPD natif.
SaaS Solo/Équipe : IA gérée, crédits inclus, aucune clé LLM à fournir. Licence Agence/ESN/Dédié : BYOK possible, sans marge sur les tokens
Quand ce produit intervient sur une mission IgnitionAI
Quand votre projet entre dans le périmètre d'IgnitionRAG (RAG documentaire, agents avec outils, multi-tenant pour vos propres clients), la mise en production passe de plusieurs mois à quelques semaines. Le SaaS Solo et Équipe inclut les crédits, sans clé LLM à fournir. La licence Agence, ESN ou Dédié permet le BYOK, sans marge sur les tokens, et de déployer ensuite de nouveaux cas d'usage en autonomie, sans dépendance à IgnitionAI Agency.
Programme de formation·Devs Node.js, React, Next.js·Sur demande · accès à vie
GenAI Labs
« Formation Agentic AI pour Node.js, React et Next.js »
GenAI Labs est un programme 100% pratique pour développeurs Node.js, React et Next.js qui veulent maîtriser la conception d'agents en production. Le contenu couvre LangGraph (state, transitions, outils, routage, mémoire), l'écosystème opérationnel (évaluation par golden sets, observabilité, tracing) et la mise en production (prompt policies, déploiement, monitoring, UI générative). Discord privé, conférences live hebdomadaires, revues de code par les experts. Tarif sur demande, accès à vie.
Caractéristiques principales
Trois piliers : LangGraph & Agents, Écosystème & Ops, Production & Sécurité
Modules sur l'évaluation (golden sets), l'observabilité (tracing/logs)
Patterns de production : prompt policies, déploiement, monitoring, UI générative
Discord privé avec entraide et code review entre pairs
Conférences live hebdomadaires et accompagnement par des experts
Quand ce produit intervient sur une mission IgnitionAI
Après une mission IgnitionAI, vos développeurs JavaScript héritent d'un système en production. GenAI Labs leur donne le cadre conceptuel et les patterns pour l'étendre et concevoir de nouveaux agents sans repartir de la documentation officielle de LangGraph. Le programme cible explicitement les devs Node.js/React/Next.js, pas les data scientists Python : c'est la stack que la plupart des équipes produit ont déjà en interne.
Framework open source MIT·Creative JS devs · game developers·Open source MIT · npm
IgnitionRL
« Train RL agents in your browser »
IgnitionRL est un framework JavaScript open source pour entraîner des agents par renforcement directement dans le navigateur. Pas de Python, pas de serveur, pas de cluster GPU : vous décrivez votre environnement, vous appelez env.train(), et vous déployez via ONNX sur Unity (Sentis), Unreal (NNE), Python ou edge. Zero-config : les dimensions d'entrée et de sortie sont déduites automatiquement. Bascule automatique WebGPU > WebGL > WASM > CPU selon ce que supporte le device. Publié sur npm sous @ignitionai/core, licence MIT.
Quand ce produit intervient sur une mission IgnitionAI
Le renforcement par essais et erreurs est pertinent sur un sous-ensemble étroit de cas : jumeau numérique d'un procédé industriel, optimisation d'une politique sous contraintes, simulation d'agents en environnement fermé. Quand votre projet entre dans cette catégorie, la R&D conduite sur IgnitionRL nourrit directement nos propositions d'architecture. Pour les autres missions (RAG, chatbot, agent avec outils), le framework reste une preuve publique de la maîtrise technique de l'équipe qui auditera vos systèmes.
Pour rendre vos documents internes interrogeables, connecter un agent à SharePoint ou à vos bases métier, ou déployer une recherche augmentée pour vos clients. Quand le cas sort du périmètre couvert, nous concevons en direct sans forcer l'outil.
Après livraison, à la demande
GenAI Labs
Pour les équipes Node.js, React ou Next.js qui veulent étendre le système livré ou construire d'autres agents en autonomie. Bon complément au transfert de compétences contractualisé en fin de mission.
Cas étroits, mais alors central
IgnitionRL
Jumeau numérique de procédé industriel, optimisation d'une politique sous contraintes, simulation d'agents en environnement fermé. Sinon le framework reste une preuve publique de la maîtrise technique de l'équipe.
