Un modèle qui fonctionne en démonstration ne tient pas encore en production.
Un modèle qui fonctionne en démonstration ne tient pas encore en production.
Expertises.
Vision & prédiction
01
Détecter, classer et prévoir.
Analyse d’images, détection de défauts, prévisions et optimisation. La pertinence se mesure sur des données représentatives de votre activité.
Périmètres d’intervention
Computer Vision et détection
Classification et prévision
Optimisation de processus
Conseil IA
02
Prioriser les cas d’usage.
Nous confrontons vos pistes d’IA aux réalités de vos métiers, de vos données et de votre budget, puis nous les classons par faisabilité et gain estimé.
Périmètres d’intervention
Priorisation des cas d’usage
Évaluation du potentiel de retour
Feuille de route opérationnelle
Ingénierie IA
03
Intégrer et évaluer le modèle.
Nous concevons, testons et intégrons la solution dans vos outils et vos processus, avec des critères de validation posés avant le développement.
Périmètres d’intervention
Prototypes sur vos données
Développements sur mesure
Intégration et suivi en production
Documents & connaissances
04
Retrouver, extraire, assister.
Recherche dans vos documents, extraction d’informations et assistants métier. Les sources et les contrôles sont définis selon le niveau de risque.
Périmètres d’intervention
Recherche documentaire et RAG
Extraction d’informations
Assistants métier avec citations
Data & MLOps
05
Rendre la solution exploitable.
Qualité des données, pipelines, versionnement et surveillance des modèles. Le fonctionnement après livraison fait partie du périmètre à construire.
Périmètres d’intervention
Pipelines et qualité des données
Versionnement et évaluation
Surveillance et maintenance
Passer d’un prototype à un système exploitable demande plus qu’un modèle.
Données, architecture, intégration, évaluation, observabilité, coûts et maintenance déterminent ce qui tient en production.
Chaque étape est validée sur un critère défini avant le test, puis vous décidez de la suite.
Prove. Un périmètre réduit est testé sur des données représentatives, puis comparé au processus initial. Livrable : un prototype évalué et une décision de poursuite.
Deploy. Les interfaces, les accès et le comportement en cas d’erreur sont préparés avec vos équipes. Livrable : une solution intégrée et ses conditions d’exploitation.
Scale. Les choix sont documentés, les utilisateurs formés et la qualité suivie. Livrable : des équipes outillées et une feuille de route d’évolution.
