Analyse prédictive
Prévision de la demande et des ventes, prédiction du churn, scoring des leads et du crédit, à partir de votre historique.
IA et machine learning
Développement IA et apprentissage automatique
Des modèles entraînés sur vos données, conçus pour tourner en production.
La plupart des entreprises détiennent déjà les données qui permettraient de prévoir leur prochain trimestre, leurs comptes les plus risqués ou leur semaine la plus chargée. Nous transformons cet historique en modèles qui répondent à ces questions tous les jours.
De l’apprentissage automatique qui a vraiment sa place dans votre activité.
L’apprentissage automatique repère des régularités dans les données historiques et s’en sert pour faire des prédictions sur de nouveaux cas : quel client est sur le point de partir, quel stock vous faudra-t-il le mois prochain, quelle transaction ressemble à une fraude, quel examen doit passer en premier devant un médecin. Les outils du marché couvrent les problèmes génériques ; un modèle sur mesure se justifie quand le problème, les données ou la précision attendue sont propres à votre entreprise.
Nous partons de la décision que le modèle doit améliorer et des données dont vous disposez déjà, pas d’un algorithme. Nous construisons ensuite le modèle le plus simple qui atteint l’objectif, nous le validons sur des données mises de côté, puis nous le branchons à votre produit ou à votre processus pour que la prédiction arrive jusqu’à la personne qui agit.
Développement IA & apprentissage automatique
Ce que nous proposons
Classification et détection
Des modèles qui répartissent documents, tickets, transactions ou images dans les catégories que vos équipes utilisent.
Détection d’anomalies et de fraudes
Repérer tôt les transactions, les mesures de capteurs ou les comportements inhabituels, avec des alertes exploitables par vos équipes.
Systèmes de recommandation
Suggestions personnalisées de produits, de contenus et de prochaine action, fondées sur le comportement et l’historique d’achat.
Optimisation
Des modèles de tarification, de planification, de tournées et d’allocation de ressources qui font mieux que les règles empiriques.
Audit et amélioration de modèles
Examen d’un modèle existant — précision, biais, dérive — puis réentraînement ou refonte de ce qui ne tient pas.
Quand c’est le bon choix
- Vous avez des mois ou des années de données et pensez pouvoir en tirer une prédiction utile
- Une vérification ou une décision manuelle occupe vos équipes pendant des heures et suit des schémas identifiables
- Votre logique à base de règles est devenue ingérable et rate encore des cas particuliers
- Vous avez un modèle dans un notebook qui n’est jamais passé en production
Comment nous procédons
- 01Audit des donnéesNous vérifions ce que vos données permettent réellement — volume, qualité, annotations, fuites — avant que quiconque promette un chiffre de précision.
- 02Référence et prototypeUn modèle de référence simple, puis un modèle fonctionnel en 3 à 6 semaines, mesuré sur l’indicateur fixé au départ.
- 03IntégrationUne API ou un traitement par lots qui amène les prédictions là où les décisions se prennent : votre application, votre CRM, un tableau de bord ou le back-office.
- 04Suivi et réentraînementSuivi de la précision et de la dérive des données en production, avec une routine de réentraînement pour que le modèle reste utile.
Technologies
Nos outils pour Développement IA & apprentissage automatique
- Python
- scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
- XGBoost
- Pandas
- FastAPI
- MLflow
Questions fréquentes
De combien de données avons-nous besoin pour un modèle sur mesure ?
Cela dépend du problème, mais beaucoup de modèles utiles démarrent avec quelques milliers d’exemples annotés. Nous examinons vos données pendant l’audit et vous disons franchement si elles ne suffisent pas — et ce qu’il faudrait pour en collecter davantage.
Combien de temps faut-il pour construire un modèle d’apprentissage automatique ?
Un prototype fonctionnel demande en général 3 à 6 semaines. La mise en production, avec l’intégration et la supervision, prend le plus souvent 3 à 4 mois à partir du lancement.
À qui appartiennent le modèle et le code ?
À vous. Le code, les poids du modèle entraîné et les pipelines de données vous sont remis dans leur intégralité.
Prochaine étape
Dites-nous ce que vous voulez construire.
Une consultation gratuite de 30 minutes avec un ingénieur — sans engagement, réponse sous un jour ouvré.
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