🤖 Data Science & Machine Learning

Objectifs

Nous concevons des modèles prédictifs et prescriptifs pour anticiper, recommander et automatiser.

Chaque projet est guidé par un objectif métier clair et mesurable.

Nous allions rigueur scientifique et compréhension du terrain pour créer de la valeur durable.

Bénéfices

Des prédictions fiables pour mieux planifier.

Des décisions automatisées à grande échelle.

Des modèles explicables et transparents qui inspirent confiance.

Processus de mise en œuvre

1

Cadrage métier & définition du succès

2

Exploration & feature engineering

3

Entraînement/validation (CV, baselines, fairness)

4

Évaluation business + technique

5

Déploiement (API/batch), suivi & itération

6

NA

💬 Intelligence Artificielle Générative

Objectifs

Nous intégrons l’IA générative dans vos processus pour accroître la créativité et la productivité.

Nos solutions exploitent les modèles de langage avancés tout en garantissant la sécurité et la maîtrise de vos données.

Bénéfices

Des gains de temps significatifs sur les tâches répétitives.

Une production de contenu cohérente et de qualité.

Des assistants intelligents qui améliorent l’efficacité de vos équipes.

Processus de mise en œuvre

1

Sélection des cas à ROI rapide

2

Architecture (LLM, embeddings, vector store, sécurité)

3

POC guidé par métriques (qualité, coût, latence)

4

Intégration workflow & outils (APIs, CRM, ITSM…)

5

Garde‑fous (modération, audit, journaux), passage à l’échelle

6

NA

🔁 MLOps & Industrialisation

Objectifs

Nous faisons passer vos modèles d’expérimentation à la production en automatisant, sécurisant et fiabilisant tout le cycle de vie du machine learning.

Nous mettons en place les bonnes pratiques pour un déploiement rapide et contrôlé.

Bénéfices

Des mises en production rapides et stables.

Moins d’incidents et de dérives.

Une traçabilité complète, conforme aux exigences réglementaires.

Processus de mise en œuvre

1

Outillage (MLflow/W&B, DVC/LakeFS, registry)

2

Pipelines d’entraînement & validation automatisés

3

Stratégies de déploiement (canary, A/B, blue‑green)

4

Monitoring (qualité, latence, drift, coût)

5

Boucles de réentraînement & feature store

6

NA

🧠 Data Preparation for AI

Objectifs

Nous structurons, nettoyons et enrichissons vos données pour maximiser la performance de vos modèles IA.

Chaque dataset est préparé avec soin pour garantir la qualité et la fiabilité des apprentissages.

Bénéfices

Des modèles plus précis et robustes.

Des itérations plus rapides pour vos data scientists.

Des jeux de données prêts pour l’industrialisation.

Processus de mise en œuvre

1

Sourcing & normalisation (schémas, qualité)

2

Labeling & augmentation (guidelines, QA)

3

3. Stores de features & jeux de données versionnés

4

Politiques de confidentialité & minimisation