Développement de modèles d'IA
Nous ajustons des modèles de fondation sur vos données pour atteindre des performances supérieures aux solutions génériques dans votre domaine. Votre vocabulaire, vos règles, vos exigences de précision.
Des modèles prédictifs calibrés sur l'historique de votre activité : attrition, demande, prix optimal, risque de crédit ou détection d'anomalies. Pas de modèles génériques.
Systèmes de reconnaissance d'images, de détection d'objets et de contrôle qualité visuel pour l'industrie, le retail ou la logistique. Ce qui prend des heures à l'œil humain, le modèle le fait en quelques secondes.
Classifieurs, extracteurs d'entités, analyse de sentiment et moteurs de recherche sémantique adaptés au vocabulaire de votre secteur et à vos cas d'usage.
Une infrastructure pour entraîner, évaluer, versionner et redéployer les modèles de façon systématique. Un modèle n'est pas un projet ponctuel : c'est un actif vivant qui demande de la maintenance.
Nous mesurons la performance sur des indicateurs business réels, pas seulement techniques. Un modèle précis à 95 % peut être inutile si l'erreur se concentre sur les cas qui comptent le plus.
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Nous traduisons l'enjeu business en un problème de machine learning avec des indicateurs de succès clairs. Cette étape évite des mois de travail dans la mauvaise direction.
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Nous auditons vos données disponibles, identifions les manques et définissons le pipeline de données nécessaire pour entraîner avec des garanties de qualité.
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Nous entraînons et comparons plusieurs approches en toute transparence. Nous partageons les résultats de chaque expérience, y compris celles qui n'ont pas fonctionné.
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Nous mettons le modèle en production sur une infrastructure robuste, avec des alertes automatiques en cas de dégradation des performances. La mise en production est un début, pas une fin.
Cela dépend du problème. Certains classifieurs fonctionnent bien avec quelques centaines d'exemples ; d'autres en demandent des millions. Nous l'évaluons pendant la phase d'exploration et vous disons honnêtement si vos données suffisent avant d'engager un budget.
Cela fait partie du cycle normal. Nous concevons dès le départ un processus de réentraînement systématique, qui ne nécessite pas un nouveau projet à chaque fois. Le MLOps fait partie du livrable.
Oui, entièrement. L'ensemble du code, les poids du modèle et la documentation appartiennent à votre entreprise. Nous ne conservons aucun droit sur ce que nous construisons ensemble.
Oui, et c'est souvent l'option la plus efficace. Avant de recommander une approche, nous évaluons si le fine-tuning d'un modèle de fondation donne de meilleurs résultats qu'un entraînement à partir de zéro.