Nous concevons des modèles d'apprentissage automatique qui résolvent des problèmes concrets : prévision de la demande, détection d'anomalies, classification de documents. Pas de promesses abstraites, des résultats mesurables en 8 à 12 semaines.
Lancer mon projet IA
Chaque solution repose sur vos données réelles, pas sur des jeux de démonstration. Voici les quatre domaines où nous intervenons le plus souvent.
Anticipez la demande, les pannes machines ou le taux de désabonnement. Nous entraînons des modèles XGBoost, LightGBM ou des réseaux récurrents selon le volume de données disponible. Le livrable inclut un tableau de bord de suivi des prédictions, mis à jour quotidiennement.
Extraction d'entités dans vos contrats, classification automatique de tickets support, résumé de comptes rendus. Nous ajustons des modèles de type CamemBERT ou Mistral pour le français, avec un taux de précision cible supérieur à 92 % avant mise en production.
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage d'objets sur images aériennes, lecture de plaques d'immatriculation. Nos pipelines tournent sur GPU via ONNX Runtime et traitent jusqu'à 30 images par seconde en conditions réelles.
Connecter un modèle IA à vos outils existants (ERP, CRM, bases de données internes) via des API REST. Nous déployons sur Azure, AWS ou en local si vos données sont sensibles. Le monitoring est inclus : alertes en cas de dérive du modèle, retraining programmé.
Un projet IA typique chez nous dure entre 8 et 12 semaines. Voici comment nous structurons le travail, de la première réunion à la mise en production.
Nous auditons vos sources : bases SQL, fichiers CSV, API tierces. L'objectif est de vérifier la qualité, le volume et la fraîcheur des données avant de choisir un algorithme. Nous produisons un rapport de faisabilité de 10 à 15 pages.
Un premier modèle tourne sur un échantillon de vos données. Vous voyez les premières prédictions dans un notebook Jupyter partagé. C'est le moment où nous validons ensemble si la direction est la bonne.
Le modèle est entraîné sur l'ensemble des données. Nous testons plusieurs architectures, ajustons les hyperparamètres et mesurons les performances sur un jeu de test séparé. Le critère de succès est défini avec vous : F1-score, MAE, latence maximale.
Le modèle est encapsulé dans une API conteneurisée (Docker + FastAPI). Nous le connectons à votre infrastructure existante et mettons en place les pipelines de données automatiques.
Après la mise en production, nous surveillons les métriques de performance. Si la précision baisse de plus de 2 points, un retraining automatique se déclenche. Vous recevez un rapport mensuel avec les indicateurs clés.
Les interrogations que nos clients posent le plus souvent avant de démarrer un projet.
Décrivez-nous brièvement votre besoin. Nous revenons vers vous sous 48 heures avec une première analyse de faisabilité.
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