Inférence locale.
Modèles ouverts.
Reproductibilité.

Plateforme : Apple Silicon.

Les solutions d'EVA-I ciblent les plateformes équipées de puces Apple Silicon (M1 et générations suivantes), qui offrent les capacités matérielles requises pour faire tourner localement des modèles de langage et de vision de taille significative, avec des temps de réponse compatibles avec une utilisation conversationnelle.

Le choix d'une plateforme unique permet de garantir la qualité d'exécution sans multiplier les surfaces de support techniques que la société ne pourrait pas tenir avec la même exigence.

Frameworks d'inférence.

L'exécution locale s'appuie sur les frameworks publiquement disponibles : Apple MLX et MLX Swift pour les modèles de langage, Whisper pour la transcription, Core ML pour l'accélération matérielle Apple Neural Engine, ainsi que les bibliothèques d'inférence vectorielle pour la recherche sémantique.

Aucun framework propriétaire ni dépendance opaque n'est introduit dans la chaîne d'inférence. Tous les composants peuvent être audités, mis à jour et remplacés.

Modèles : écosystème ouvert.

Les modèles employés proviennent de l'écosystème ouvert (Mistral, Llama, Qwen, Whisper et leurs dérivés) sous des licences permissives compatibles avec un usage commercial. Aucun modèle propriétaire n'est embarqué.

Personnalisation : fine-tune local, reproductible.

La société dispose d'un pipeline de fine-tune local, validé sur du matériel d'utilisateur (Apple Silicon M-series 16 GB). Le fine-tune s'effectue par LoRA (Low-Rank Adaptation) sur des configurations documentées et reproductibles, sans nécessiter d'infrastructure cloud d'entraînement.

L'objectif est qu'un utilisateur ou un partenaire puisse reproduire la personnalisation sur sa propre machine, avec ses propres données, sans dépendance à un service distant.

Données utilisateurs.

Aucune donnée d'utilisateur n'est transmise à EVA-I dans le cadre du fonctionnement nominal des solutions distribuées. La société ne dispose pas de canal de collecte. La personnalisation est portée par l'appareil et n'est jamais réagrégée à des fins d'entraînement collectif.

Distribution.

Les solutions sont distribuées via les canaux officiels compatibles avec les conditions de l'éditeur de la plateforme. La signature et la notarisation des binaires garantissent l'identité de l'éditeur et l'intégrité du code livré.