§ 00 — Independent practice

Disponibles pour de nouveaux projets

InfrastructureIA deproduction,
livrée.

Défiler ↓

Serveurs MCP sur mesure, modèles open-weight fine-tunés et essaims d'agents autonomes. Développés en TypeScript, Rust et C — Python réservé aux pipelines d'entraînement.

§BVoir la démonstration

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· LIVE · tail -f mcp.eventsevent log

ed25519 · sha-512 · merkleévénements signés · 10 dernières s

timestampleveltoolpayloadsignaturems

23:59:59.422SIGNEDmerkle.root()merkle leaves[1..12]0x3dbd3dbd3dbd3dbd207
23:59:59.446OKstack.inventory()rate.limit.allow0x8e868e868e868e86228
23:59:57.430SIGNEDkimi.stream()redis.checkpoint0x9b1b9b1b9b1b9b1b135
23:59:57.454STREAMclaude.tool_call()context.compress 12.4k→2.1k0xece4ece4ece4ece4156
23:59:57.457OKhitl.approve()build manifest #48370xf979f979f979f979103
23:59:59.443STREAMhitl.approve()telemetry.snapshot0x4a424a424a424a42263
23:59:58.465STREAMeval.replay()tool.permission.scope0x57d757d757d757d7251

verify · /api/playground/key · rfc 8032stream rate · 7 events / 10s · burst 24

§ 02 — production telemetrysampling 1s · eu-west / us-east

p95 latencyslo 150 · 12 min

142ms

nominal

throughput

4,087tok/s

kimi k2.6 · nvidia nim

signed builds

2,841

ed25519 · 90 days

models active

07open

+ claude opus 4.8

live · now

99.97%

uptime · 30-day window

§ 01Preuves — temps réel

Builds signés, runs rejouables.

Chaque livraison porte une signature Ed25519, un log de build chaîné Merkle et une suite d'évaluation Inspect-AI. Les chiffres ci-dessous sont extraits de la fenêtre de mission active.

§ 01 · Builds signés (90j)ed25519

Chaque artefact vérifiable avec la clé publique sur /api/playground/key.

§ 02 · Latence MCP p95p95 · 12 min

147ms

slo · 150 ms

§ live

Playground MCP

kimi k2.6 · live

Tapez une commande — l'agent choisira un outil signé (novasign, merkle, stack) et renverra un résultat vérifiable.

§ 03 · Taux de pass évalinspect-ai

Suites Inspect-AI, datasets versionnés.

§ 04 · Topologie d'agentmcp · fan-out

        Claude  ┬─→ tool:novasign  ───→ Ed25519
                │
                ├─→ tool:merkle     ───→ root.sha256
                │
                ├─→ tool:stack      ───→ inventory
                │
                └─→ guard.hitl  ←──── human

§ 05 · Note du fondateur

“Livrer le binaire que le client pourra exécuter au jour 365 — pas le slide deck remis en semaine 2.”

— Julien Compain · Fondateur & Lead Engineer

§ 06 · Modèles fine-tunés7 active

Claude Opus 4.8tool · 1M ctx
Kimi K2.6moe · 1T params
DeepSeek V4reasoning
GLM 5.1open-weight
Qwen 3.7multilingual
Gemma 4edge
Llama 4scout/herd

§ 02Notre offre

Chaque mission livre un artefact de production que vos équipes peuvent exécuter, auditer et faire évoluer en autonomie.

Quatre expertises. Un seul standard d'ingénierie.

§ 01protocol

Serveurs MCP sur mesure

Connecteurs développés pour votre environnement — Claude Opus 4.8, Cursor, Windsurf, Cline et agents headless. Conception de schémas, authentification, observabilité et durcissement pour la production.

SDKs TypeScript & Python
I/O streaming
Releases signées

§ 02fine-tuning

Fine-tuning open-weight

QLoRA, entraînement par renforcement GRPO et distillation sur les derniers modèles open-weight. Runs reproductibles sur Unsloth Studio et torchtune — 70% de VRAM en moins, gates pilotés par l'évaluation.

DeepSeek V4 · Kimi K2 · GLM 5.1
Qwen 3.7 · Gemma 4 · Llama 4

§ 03systems

Architecture & audit d'agents

Topologies multi-agents, orchestration routée par RL, conception de retrieval, budgets de tokens et revue de sécurité avant déploiement.

Modèle de menace
Budget tokens & coûts

§ 04orchestration

Essaims d'agents autonomes

Essaims en production avec garde-fous déterministes, logs de replay, fan-out de sous-agents et points de validation humaine. Du tool unique à l'orchestration de 300 agents.

Runs rejouables
Validation humaine

§ 03Workflow en direct

De l'initialisation à la production signée en quelques secondes.

Chaque livrable NovaQuantiX est fourni avec des builds signés Ed25519, des logs chaînés Merkle et des suites d'évaluation Inspect-AI rejouables. Voici les commandes réelles.

nova@quantix : ~/my-tool

tty.0

$ npx create-mcp-server@nova my-tool
  → Detected stack : TypeScript · Anthropic SDK
  → Scaffolding stateful tool with streaming I/O
  → Signing build with Ed25519
  ✓ ready in 1.8s · ./build/server.mjs (signed)
$ claude mcp add ./build/server.mjs --name my-tool
  → Verifying signature · Merkle root 0x4a9c…be21
  ✓ tool registered · 14 actions exposed to Claude
$ nova eval --suite production --replay
  → Running evaluations across 4 model variants
  ✓ all checks passed · p95 142ms · cost $0.014/run

$ npx create-mcp-server@nova my-tool  → Detected stack : TypeScript · Anthropic SDK  → Scaffolding stateful tool with streaming I/O  → Signing build with Ed25519  ✓ ready in 1.8s · ./build/server.mjs (signed)$ claude mcp add ./build/server.mjs --name my-tool  → Verifying signature · Merkle root 0x4a9c…be21  ✓ tool registered · 14 actions exposed to Claude$ nova eval --suite production --replay  → Running evaluations across 4 model variants  ✓ all checks passed · p95 142ms · cost $0.014/run$

§ 04Conçu pour la distribution

Exécution partout, déploiement universel.

Les serveurs MCP fonctionnent en mesh basse latence sur les principaux fournisseurs cloud, infrastructures dédiées ou matériel on-premise. Monitoring, signature et réplication assurés par défaut.

01Mesh multi-régions basse latence
02Déploiements signés (Ed25519)
03Logs d'audit chaînés Merkle

fig. 04 — signed mesh, client-owned keys

§ 05Méthodologie d'engagement

Du cadrage au système en production en six semaines.

Phases à prix fixe, gates CI/CD vérifiés et logs de build immuables. Visibilité claire sur les livrables et les prochaines étapes.

phase 01
Cadrage & architecture
Cartographie des flux de données, des agents et des risques. Vous recevez un document d'architecture (ADR) écrit avant toute ligne de code.
Semaine 1 · ADR + budget
phase 02
Ingénierie reproductible
Chaque commit génère un log de build immuable, un artefact signé et une suite d'évaluation Inspect-AI. Rust ou C pour les chemins critiques, TypeScript pour le MCP, Python pour l'entraînement.
Semaines 2-6 · Phases CI/CD
phase 03
Livraison & transfert de propriété
Déploiement, documentation, formation de vos équipes et transfert complet de la propriété. Code source, clés, dépôts et baselines d'évaluation vous appartiennent.
Semaine 6+ · Sources & procédures

§ 06Stack technologique

Les composants que nous livrons.

Composants sélectionnés pour leurs performances, leur sécurité mémoire et leur pérennité. Python est réservé aux scripts d'entraînement, là où l'écosystème l'exige.

signed · reproducible

Vérifiez la signature de chaque release et le root Merkle avant déploiement.

#	component	role
01	Rust	Chemins critiques de performance
02	C	Contrôle bas-niveau
03	TypeScript	Serveurs MCP · interfaces d'agents
04	Python	Pipelines d'entraînement uniquement
05	Claude Opus 4.8	Tool use · raisonnement 1M tokens
06	Modèles open-weight	DeepSeek V4 · Kimi K2 · GLM 5.1 · Qwen 3.7 · Gemma 4
07	Postgres · Redis · pgvector	Agents stateful · vector & KV
08	Ed25519 · Merkle	Releases signées · logs d'audit

§ 08

Générer · live

Tapez un brief — ou démarrez par /mcp, /tune, /audit, /swarm, /eu-ai. Kimi K2.6 rédige une proposition prix-fixe, cadrée, signée à partir des fourchettes canoniques NovaQuantiX. Sauvegardée localement pour votre prochaine visite.

Votre propositionune page en 30 s.

§ ai · brief → proposalkimi k2.6 · nvidia nim

Votre brief — une ou deux phrases

0/600·/ slash pour modèles·⌘↵ pour générer

§ 07Nous contacter

Prêt à déployerune IA de production ?

Présentez-nous votre projet. Nous répondons par une proposition d'une page — périmètre, budget et risques — sous 48 heures.

30 min · réponse sous un jour ouvré

§ 07.1 — direct line