Intelligence artificielle et machine learning
Nous aidons les équipes à transformer un besoin métier ou un prototype en modèle qui tourne vraiment, au quotidien, sur des données réelles. Cela commence par vérifier que le machine learning est la bonne réponse. Nous construisons ensuite le pipeline de données et le suivi qui permettent de faire confiance au modèle une fois en production.
Vous en avez besoin si…
- Votre modèle marche dans un notebook, mais personne ne sait comment le mettre en production.
- Les performances d’un modèle déjà déployé baissent et vous ne savez pas pourquoi.
- Vous hésitez entre un modèle sur mesure, une API de LLM ou de simples règles métier.
- Vous cherchez des cas rares, comme des fraudes ou des défauts, noyés dans une masse de données normales.
Le problème
Un modèle qui fonctionne dans un notebook peut échouer en production. Les données évoluent, les contraintes de latence deviennent déterminantes et les performances doivent être suivies. Passer d’une démonstration à un système de machine learning exploitable demande un travail d’ingénierie supplémentaire.
Pour qui
Équipes ayant un modèle prometteur à mettre en production, ou un problème métier pour lequel le machine learning peut convenir.
Ce que vous obtenez
Un système de machine learning déployé et supervisé, avec un pipeline de features, un dispositif d’évaluation et des mesures d’impact pour guider les améliorations dans la durée.
Ce que nous livrons
Diagnostic de faisabilité
Une analyse de vos données et du problème, avec une recommandation claire : modèle, LLM, règles ou rien du tout. Elle s’appuie sur une première base de référence mesurée sur vos données.
Pipeline de features
Le code qui prépare les données de la même façon à l’entraînement et en production. C’est souvent là que se cachent les écarts qui font chuter un modèle après son déploiement.
Modèle déployé et versionné
Un modèle servi par une API ou un traitement par lots, adapté à vos contraintes de latence et de coût, avec ses versions et la possibilité de revenir en arrière.
Évaluation et supervision
Un jeu de test figé, des métriques choisies selon le coût réel des erreurs et des alertes sur la dérive des données. Vous pouvez repérer une dégradation sans attendre qu’un utilisateur la signale.
Notre démarche
Définir l’erreur acceptable
Nous traduisons l’objectif métier en une décision que le modèle doit prendre, et nous évaluons avec vous ce que coûte une fausse alerte comparée à un cas manqué.
Battre une base simple
Avant tout modèle complexe, nous mesurons une approche simple, comme des règles métier ou une régression logistique. Le modèle final doit la dépasser nettement pour justifier sa complexité.
Déployer en parallèle
Nous intégrons le modèle à votre système, puis le faisons tourner en parallèle de l’existant pour comparer ses décisions sur des données réelles avant de lui laisser la main.
Surveiller et réentraîner
Nous suivons la dérive et les performances, et documentons une procédure de réentraînement que votre équipe peut reprendre quand les données changent.
Questions fréquentes
Faut-il forcément un LLM pour faire de l’IA aujourd’hui ?
Non. Pour prédire, classer ou scorer à partir de données structurées, un modèle classique est souvent mieux adapté, moins cher à faire tourner et plus facile à expliquer. Un LLM est utile quand le problème porte sur du texte libre ou du langage. Beaucoup de systèmes combinent les deux, et parfois de simples règles suffisent.
De combien de données avons-nous besoin ?
Ça dépend surtout de la difficulté du problème et de la rareté des cas qui vous intéressent. Des événements rares demandent davantage d’historique pour réunir assez d’exemples. La fiabilité des étiquettes compte souvent plus que le volume brut. Le diagnostic de faisabilité sert justement à le vérifier sur vos propres données, avant d’investir dans un modèle.
Que se passe-t-il quand le modèle se dégrade avec le temps ?
C’est normal : vos clients et leurs comportements évoluent, et les données avec eux. Le suivi de la dérive signale quand les entrées s’éloignent de ce que le modèle a vu à l’entraînement. Selon la cause, il faut réentraîner sur des données récentes ou revoir les features et le seuil de décision. Ce coût d’entretien doit être prévu dès le départ.
Nos autres services
Développement logiciel sur mesure
Des logiciels de production avec code testé, architecture documentée, supervision et transmission à votre équipe.
Architecture technique
Les choix d’architecture structurent les flux de données, les services et la capacité de la plateforme à évoluer.
Recherche et développement
Évaluer la faisabilité technique par des prototypes ciblés et des mesures rigoureuses avant tout engagement.
Automatisation et intégration
Connecter les systèmes existants et automatiser les transferts manuels entre eux.
Conseil technique
Un conseil technique expérimenté pour les décisions d’architecture, de recrutement et de due diligence technique.
Vous ne savez pas quel service choisir ?
De nombreux projets mobilisent plusieurs compétences. Décrivez le problème et nous proposerons une approche technique.