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Machine learning et IA générative

Machine learning et IA générative

De la prévision de la demande à la compréhension de documents et aux fonctionnalités génératives, nous construisons des systèmes de ML avec l’évaluation, le déploiement et la supervision nécessaires pour rester précis.

Une prestation d’ingénierie sur mesure

Nous définissons cette prestation autour de votre processus, de vos systèmes et de vos critères d’acceptation. Le problème et ses contraintes précèdent le périmètre et le prix écrits. Une solution packagée répond à un autre mode d’achat : choisissez-la si ses livrables correspondent déjà au besoin.

01Le problème

Là où les choses coincent d’habitude

Des modèles prédictifs et des fonctionnalités génératives conçus, testés et déployés comme du logiciel de production.

  • 01

    Une précision qui s’érode en production

    Les modèles entraînés sur les données de l’an dernier se dégradent en silence dès que les vrais utilisateurs arrivent.

  • 02

    De l’IA générative sans exigence de qualité

    Les équipes livrent un prompt et croisent les doigts. Personne ne sait dire si les résultats se sont améliorés ou dégradés cette semaine.

  • 03

    Une data science coupée du produit

    Les modèles restent dans des notebooks parce que personne n’a construit l’API, l’interface ou le réentraînement autour.

02Compétences

Ce que nous livrons

  • 01

    Modélisation prédictive

    Modèles de prévision, de scoring, de classification et de recommandation entraînés sur vos données.

  • 02

    IA pour les documents et le langage

    Extraction, synthèse et classification de contrats, factures, formulaires et tickets de support.

  • 03

    Fonctionnalités génératives intégrées

    Assistants, outils de rédaction et recherche intégrés à votre produit, pas posés à côté.

  • 04

    Fine-tuning et RAG

    Nous choisissons la recherche augmentée, le fine-tuning ou les deux selon la précision, le coût et la fréquence d’évolution de vos données.

  • 05

    Cadres d’évaluation

    Jeux de données de référence et notation automatisée : chaque modification de modèle ou de prompt est mesurée avant la mise en production.

  • 06

    Vision par ordinateur

    Classification d’images, OCR et inspection visuelle quand les données passent par des caméras et des scans.

03Résultats

Ce qui change une fois en production

  • 01

    Un choix de modèle étayé

    Comparer au même référentiel des exemples représentatifs de la tâche réelle.

  • 02

    Une génération ancrée si nécessaire

    Concevoir récupération, citations et refus selon les informations auxquelles les utilisateurs ont accès.

  • 03

    Des contrôles de qualité reproductibles

    Des évaluations versionnées montrent l’effet des changements de modèle ou de consigne sur les cas importants.

04Approche

Comment nous le livrons

  1. 01

    Définir la prédiction ou réponse utile

    Convenir de la tâche, des erreurs acceptables, des contraintes métier et d’une référence sans IA.

  2. 02

    Préparer les données d’évaluation

    Examiner droits, étiquettes et cas difficiles en séparant les exemples d’évaluation de ceux de développement.

  3. 03

    Choisir la méthode suffisante la plus simple

    Comparer récupération, consignes, fine-tuning ou modèle prédictif selon les mêmes critères.

  4. 04

    Livrer l’évaluation avec le modèle

    Connecter l’inférence au produit, suivre qualité et coût, puis transmettre contrôles reproductibles et retour arrière.

05Stack

Les outils que nous utilisons le plus

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • scikit-learn
  • Hugging Face
  • Claude
  • FastAPI
  • OpenAI
  • LlamaIndex
  • Ollama
  • Stable Diffusion
  • MLflow
  • OpenCV

07FAQ

Questions fréquentes

Voir le guide tarifaire
Faut-il faire du fine-tuning ou de la recherche augmentée ?

La recherche augmentée d’abord, dans la plupart des cas : elle coûte moins cher, se met à jour plus facilement et cite ses sources. Le fine-tuning est utile quand il faut un style ou un format précis à grande échelle.

Pouvez-vous travailler avec nos data scientists internes ?

Oui. Nous reprenons souvent un modèle d’une équipe data science et construisons les pipelines, les API et la supervision qui l’amènent en production.

Comment mesurez-vous la qualité de l’IA générative ?

Avec des jeux d’évaluation propres à chaque tâche, une notation automatisée et des revues humaines régulières. Vous voyez les scores à chaque mise en production.

Comment le prix de la prestation est-il défini ?

Nous convenons d’un périmètre et d’un prix après examen du travail, des dépendances entre systèmes et des critères d’acceptation. Le guide tarifaire présente les fourchettes approuvées pour les prestations qu’il couvre. Une proposition écrite confirme les éléments inclus avant le développement.

Comment définir la première décision de livraison ?

Convenir de la tâche, des erreurs acceptables, des contraintes métier et d’une référence sans IA. Examiner droits, étiquettes et cas difficiles en séparant les exemples d’évaluation de ceux de développement.

Que doivent couvrir les critères d’acceptation ?

Comparer au même référentiel des exemples représentatifs de la tâche réelle. Concevoir récupération, citations et refus selon les informations auxquelles les utilisateurs ont accès. Des évaluations versionnées montrent l’effet des changements de modèle ou de consigne sur les cas importants.

Préparation à l’IA

Vous ne savez pas par où commencer ?

Dix questions en trois minutes environ pour savoir quoi préparer avant de construire.

Machine learning et IA générative

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Des modèles prédictifs et des fonctionnalités génératives conçus, testés et déployés comme du logiciel de production.