Services et compétences

De la recherche à l'IA en production

Ingénierie machine learning de bout en bout : prototypes de recherche, modèles en production et infrastructure pour passer à l'échelle.

Avant d'écrire du code de production, nous validons les hypothèses avec de vraies données. Preuves de concept, études de faisabilité et audits technologiques qui répondent, données à l'appui, à la question : « faut-il le construire ? » Nous approfondissons la théorie, documentons nos conclusions et transmettons ce savoir en même temps que l'implémentation : chaque pipeline est structuré et planifié avant d'être exécuté, pour une livraison robuste et rapide. Analyse du ROI incluse.

Des solutions de machine learning sur mesure, de la recherche à la production. Pipelines NLP, systèmes de vision par ordinateur, modèles d'embedding, fine-tuning de LLM et recherche sémantique. Développés avec Python, PyTorch et scikit-learn, déployés à grande échelle avec monitoring.

Pipelines de déploiement de bout en bout, monitoring des modèles, bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone), workflows de data engineering et architectures évolutives. Des notebooks Jupyter aux API de production avec FastAPI, Docker et une infrastructure cloud.

Des plateformes web modernes qui intègrent l'IA naturellement. Frontends React/Next.js, backends Python/FastAPI, visualisation de données en temps réel et interfaces soignées. Architecture propre, tests complets et documentation que votre équipe peut maintenir.

Méthodologie

Comment nous travaillons

Un processus structuré qui remplace les suppositions par des preuves.

ÉTAPE 01

Comprendre

Cartographier les contraintes, les données et le contexte métier avant toute décision technique. Nous menons des entretiens avec les parties prenantes, auditons les systèmes existants et définissons des critères de succès mesurables qui alignent la technologie sur des résultats métier concrets.

Entretiens avec les parties prenantesAudit des donnéesCritères de succèsAnalyse concurrentielle
ÉTAPE 02

Prototyper

Valider avec de vraies données en quelques semaines, pas en quelques mois. Les parties prenantes voient des démos qui fonctionnent, pas des slides. L'itération rapide fait émerger tôt les hypothèses cachées, quand un changement de cap coûte peu et que la clarté n'a pas de prix.

Itération rapideTests sur données réellesDémos aux parties prenantesValidation précoce
ÉTAPE 03

Construire

Qualité production dès le premier jour. Architecture propre, suites de tests robustes, documentation complète. Chaque ligne de code est écrite pour être maintenue par votre équipe, pas seulement par nous.

Architecture propreCouverture de testsPipeline CI/CDDocumentation
ÉTAPE 04

Livrer

Déploiement, monitoring, transfert de compétences. Votre équipe s'approprie pleinement le résultat. Nous mettons en place l'observabilité, animons des sessions de formation et prévoyons une période de transition pour garantir une autonomie complète.

Déploiement en productionMise en place du monitoringFormation de l'équipeTransfert de compétences

Ce que nous pouvons construire pour vous

Des solutions d'IA concrètes dans 12 secteurs. Cliquez sur une carte pour découvrir le problème, l'approche et le résultat attendu.

Fiche de synthèse

Nos compétences, sur une page

Un court PDF résumant nos services, nos projets récents et des repères tarifaires.