Ingérer
Chacun de vos documents, archives et sites internes devient une connaissance interrogeable, reliée à sa source.
Ingérez dix ans de circulaires et de procédures, posez votre question, et la réponse vous renvoie à la page exacte.
Des agents IA qui s'exécutent là où vivent déjà vos données. Sur site, en environnement isolé, ou dans votre cloud.
En accès privé auprès d'un cercle restreint d'institutions financières en EMEA, avec d'autres déploiements à l'étude dans des secteurs réglementés.
Un système en couches, un seul périmètre. Les connecteurs ingèrent, le RAG Engine indexe, le LLM Router orchestre, les agents exécutent — le tout gouverné de bout en bout, au sein de votre système d'information.
deeplinq, c'est la couche d'IA des entreprises qui ne peuvent pas confier leurs données au cloud d'un éditeur. Nous déployons sur votre infrastructure, nous nous branchons à vos systèmes existants et nous mettons des agents gouvernés entre les mains de chaque équipe — sans qu'il faille recruter de spécialistes data science.
Chacun de vos documents, archives et sites internes devient une connaissance interrogeable, reliée à sa source.
Ingérez dix ans de circulaires et de procédures, posez votre question, et la réponse vous renvoie à la page exacte.
Nous lisons et écrivons dans les systèmes qui font déjà tourner votre activité, sans rien remplacer.
Depuis une même conversation, interrogez SAP, mettez à jour Salesforce et déclenchez un workflow core banking.
Tous les grands LLM passent par une même couche gouvernée, et vous changez de modèle au fil de vos besoins.
Un LLM cloud pour les synthèses juridiques, Mistral sur site pour les conversations, votre propre modèle pour le scoring de risque.
Livrez en quelques jours, et non en quelques trimestres, des agents IA cadrés sur une équipe, un cas d'usage ou un contexte de conformité.
Un agent d'onboarding pour la banque de détail, un agent de recherche de circulaires pour la conformité, chacun avec ses propres garde-fous.
Chaque prompt est journalisé, chaque réponse remonte à sa source et chaque accès reste lié à un rôle.
Une piste d'audit complète et exportable pour le régulateur, des accès par rôle, des garde-fous thématiques imposés par votre politique interne.
2011
Brams, partenaire Google GSA pour l'entreprise, EMEA
2015
Bridge, des vues métier contextuelles sur les données indexées (ancêtre direct de deeplinq)
2023
deeplinq, scindée en middleware IA indépendant
L'aventure démarre en 2011, lorsqu'une équipe EMEA rejoint les partenaires de la Google Enterprise Search Appliance. Très vite, les déploiements dans le Golfe butent sur les limites d'une recherche trop rigide : c'est ce constat qui donne naissance au module Bridge, l'ancêtre direct de deeplinq. En 2023, deeplinq vole de ses propres ailes comme middleware IA pour les entreprises réglementées.
L'équipe deeplinq cumule quinze ans d'expertise sur les données d'entreprise, dont trois entièrement consacrés au middleware IA, pensé pour l'ère de l'IA souveraine.
Une même plateforme, des déploiements cadrés équipe par équipe : vous définissez le workflow, et deeplinq apporte les connecteurs, l'orchestration et la piste d'audit. Rien ne circule d'un agent à l'autre sans votre autorisation.
Une vue client 360 tirée des systèmes que vous exploitez déjà. De quoi préparer un rendez-vous en quelques secondes.
La recherche réglementaire au fil des circulaires, des contrôles que votre équipe définit elle-même, et des réponses toujours sourcées.
L'infrastructure des workflows de détection de signaux, avec une piste d'audit complète sur chaque décision.
Reporting, rapprochement, traitement documentaire : les agents rédigent, votre équipe valide.
Interrogez l'activité en langage naturel, et obtenez des réponses ancrées dans des données vivantes.
Des API ouvertes, MCP et A2A, vos modèles derrière notre orchestration. Sans aucun verrouillage.
deeplinq fonctionne avec le modèle qui correspond à votre posture de souveraineté et de conformité : des API cloud pour les charges non sensibles, des modèles à poids ouverts pour les déploiements sur site ou en environnement isolé. Vous arbitrez par cas d'usage, par équipe ou par politique interne. Et le jour où un meilleur modèle sort, c'est vous qui l'adoptez, pas nous.
Une architecture indépendante du modèle achemine chaque tâche vers le bon modèle, selon sa sensibilité, la performance attendue, le coût et les contraintes réglementaires, sans jamais enfermer votre stratégie IA chez un seul fournisseur. Quand l'état de l'art évolue, vous avancez à votre rythme, pas à celui d'un éditeur.
Modèles pris en charge
API cloud (avec résidence des données)
Poids ouverts (auto-hébergés)
Y compris vos propres modèles fine-tunés ou hébergés sur site. D'autres fournisseurs sur demande.
Protocoles ouverts
Un seul SDK publié sert à bâtir aussi bien les agents que les applications, et c'est exactement celui dont nos propres équipes se servent pour livrer leurs produits. Aucune édition interne, aucun accès réservé.
Bâtir sur la plateformeInstallez deeplinq sur vos serveurs et gardez la main sur le matériel, le réseau et les données.
Pour: les institutions à l'infrastructure mature et aux exigences de résidence strictes.
Aucune dépendance réseau sortante, pour les environnements où la moindre télémétrie est déjà de trop.
Pour: les charges classifiées et les sites industriels hors ligne.
Déployez sur AWS, Azure, Google Cloud ou un cloud souverain : l'infrastructure reste la vôtre, la plateforme vient de nous.
Pour: les entreprises déjà engagées dans le cloud, qui veulent garder la main sur la résidence des données.
deeplinq en mode mutualisé, hébergé en Europe par défaut, sans qu'aucune donnée ne quitte la région que vous choisissez.
Pour: les équipes d'innovation, les preuves de concept et les charges non réglementées.
Aucun matériel propriétaire, aucun verrouillage éditeur.
deeplinq s'installe sur l'infrastructure que vous nous indiquez, en s'adaptant à ce que vous avez déjà.
12 semaines, 4 phases, menées avec vous. De la préparation côté client jusqu'à la mise en production, chaque phase est cadrée — y compris les prérequis qui vous incombent.
La conformité ne se rajoute pas après coup : c'est notre point de départ architectural.
Chaque brique de la plateforme — cœur d'audit, contrôle d'accès, routage des modèles, topologie de déploiement — a été bâtie pour répondre aux exigences de preuve des secteurs réglementés. Notre sous-système d'audit capture ce qu'aucun référentiel généraliste ne fournit : des pistes de preuve propres à l'IA, qui documentent pour chaque action déterminante la version du modèle, le contexte de décision, le relecteur humain et l'issue des garde-fous.
Conçu pour s'aligner sur les référentiels universels, deeplinq revoit l'adaptation régionale à chaque engagement, déploiement par déploiement.
Depuis Schrems II, « région UE » ne veut plus dire « souveraineté UE ». Les régulateurs durcissent le ton, les conseils d'administration posent des questions plus exigeantes, et les éditeurs d'IA continuent pourtant d'acheminer des prompts via une infrastructure qu'ils ne maîtrisent pas vraiment. deeplinq, lui, est conçu pour l'enveloppe réglementaire de votre juridiction, région par région et verticale par verticale.
Une architecture alignée sur les familles de référentiels qui pèsent pour les institutions réglementées.
Europe
RGPD, EU AI Act, DORA, MiFID II — architecture alignée, couche de preuve prête.
Moyen-Orient & Afrique
PDPL, Loi 09-08, régimes régionaux de protection des données — la résidence suit le lieu de déploiement.
Banque
Résilience opérationnelle, traçabilité des décisions, exports prêts pour le régulateur, le DPO et l'audit.
Secteur public
Postures de cloud souverain, classification des données, résidence des données citoyennes par défaut.
Santé
Preuve de classe GxP, postures Annex 11 / HIPAA, périmètre des données patients préservé.
deeplinq s'exécute sur votre infrastructure : prompts, documents, connexions et inférence restent là où votre direction juridique l'a tranché. Aucune exfiltration, par conception. Ce n'est pas une affaire de politique interne, mais d'architecture.
Le déploiement respecte la juridiction : l'UE reste dans l'UE, le Royaume-Uni au Royaume-Uni, la zone DACH en DACH.
Conçu autour des exigences de transparence, de journalisation et de classification des risques de l'EU AI Act. Auditable dès le premier jour.
Les requêtes n'atteignent jamais le cloud d'un éditeur, les appels de modèles restent sur site, et vos données restent les vôtres de bout en bout.
Nos premiers engagements sont dans la banque, parce que c'est là que la souveraineté, la conformité et la complexité du legacy frappent le plus fort. Ce qui tient dans une banque tient tout autant chez un assureur, un industriel ou une institution publique, chacun avec ses propres contraintes et ses données qui, elles non plus, ne peuvent pas bouger.
Nous faisons de deeplinq la plateforme de référence pour l'IA d'entreprise qui s'exécute en bordure de réseau, d'une industrie réglementée à l'autre et d'une région à l'autre, portée par notre écosystème de partenaires. Une seule plateforme, sur votre infrastructure, au service de toutes vos équipes métiers.
deeplinq travaille aujourd'hui avec une poignée de partenaires de conception dans les secteurs réglementés en zone EMEA. Si vous pilotez la stratégie IA, la gouvernance des données ou un workflow réglementé dans une banque, un laboratoire pharmaceutique, le secteur public, chez un opérateur télécom, un assureur, un service public ou un industriel réglementé, nous serions heureux d'en parler avec vous.
Vingt-cinq minutes d'échange, sans présentation. Nous voulons d'abord cerner vos contraintes.