“Distil Stack a abordé notre plateforme éducative comme une solution complète d’apprentissage et de gestion d’activité. Leur compréhension de la diffusion des cours, des processus des formateurs, des inscriptions, des certifications et de l’administration a contribué à façonner un système répondant à la fois à l’expérience des étudiants et aux besoins opérationnels.”
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
- 01
Définir la prédiction ou réponse utile
Convenir de la tâche, des erreurs acceptables, des contraintes métier et d’une référence sans IA.
- 02
Préparer les données d’évaluation
Examiner droits, étiquettes et cas difficiles en séparant les exemples d’évaluation de ceux de développement.
- 03
Choisir la méthode suffisante la plus simple
Comparer récupération, consignes, fine-tuning ou modèle prédictif selon les mêmes critères.
- 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
06Études de cas
Nos réussites à la une
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.






