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Solutions IA et Machine Learning Sur-Mesure
Nous développons des solutions d'intelligence artificielle et de machine learning adaptées à vos enjeux métier. Modèles prédictifs, systèmes de recommandation, automatisation intelligente : nous mettons l'IA au service de votre compétitivité.
Nos Solutions IA par Use Case
Prévisions ventes, churn, maintenance prédictive, scoring
Systèmes de recommandation produits, contenu, next-best-action
Classification automatique, extraction données, décisions automatisées
Fraude, anomalies, sentiment analysis, modération contenu
Notre Processus IA
Méthodologie data science éprouvée
Discovery & Faisabilité
Atelier de cadrage du problème métier. Audit de vos données disponibles (quantité, qualité, labels). Évaluation de la faisabilité technique et ROI attendu. Benchmark des solutions existantes. Définition du MVP et des métriques de succès.
Exploration & Prototypage
Exploration des données (EDA, visualisations, corrélations). Nettoyage et préparation des datasets (feature engineering). Prototypage de plusieurs algorithmes (test de modèles). Validation des performances sur échantillon. Présentation d'un POC fonctionnel.
Développement du Modèle
Entraînement du modèle sur données complètes. Optimisation des hyperparamètres (tuning). Validation croisée et tests de robustesse. Explicabilité du modèle (SHAP, LIME). Documentation technique complète.
Déploiement & MLOps
Déploiement du modèle en production (API, batch). Monitoring des performances et data drift. Ré-entraînement automatique ou périodique. A/B testing en conditions réelles. Support et amélioration continue.
Impact de Nos Solutions IA
Technologies IA
Outils et frameworks
3 prérequis essentiels :
1. Données suffisantes : Volume minimum nécessaire selon use case (milliers à dizaines de milliers exemples), qualité acceptable, historique disponible.
2. Problème clair : Use case défini avec ROI mesurable (réduction coûts, augmentation revenus), pas d'IA "pour faire de l'IA".
3. Sponsor interne : Direction engagée, budget alloué, équipe identifiée.
Use cases débutants : Chatbot support, prédiction churn, classification documents, recommandations produits. Nous réalisons un audit IA gratuit pour évaluer maturité et identifier quick wins. Demandez votre audit IA.
Le budget d'un projet IA varie selon l'ambition et la complexité : POC/Proof of Concept : Validation de faisabilité technique sur un cas d'usage limité avec prototype fonctionnel démontrable.
Solution IA en production : Modèle ML/Deep Learning complet avec pipeline MLOps, déploiement scalable et monitoring continu.
Plateforme IA d'entreprise : Système complet multi-use cases avec data pipeline, feature store, model serving et gouvernance IA. Le ROI se mesure en automatisation processus, gains productivité et amélioration décisions.
Demandez une estimation basée sur vos données et objectifs métier.
Dépend fortement du use case :
Classification simple : Milliers à dizaines de milliers exemples labellisés (ex: emails spam/non-spam).
Régression : Plusieurs milliers de points de données.
Computer Vision : Dizaines de milliers d'images labellisées par classe pour performance optimale.
NLP avancé : Dizaines de milliers de textes annotés.
Solutions : Transfer learning (partir modèles pré-entraînés), data augmentation (multiplier données), labellisation assistée (active learning).
POC : Faisable avec données limitées pour valider approche. 80% des projets utilisent transfer learning pour réduire besoins données. Contactez-nous pour évaluer vos données.
Chatbot à règles : FAQ simples (<50 questions), arbre de décision fixe, prévisible mais rigide. Résolution 60-70%, frustration si hors-script.
IA conversationnelle (NLP/LLM) : Compréhension langage naturel, répond questions variées, apprend interactions, gère ambiguïté, escalade automatique si nécessaire. Résolution 80-90%, satisfaction supérieure.
Recommandation : Chatbot simple si <30 questions ultra-fréquentes et stables. IA conversationnelle si support complexe, catalogue produits large, personnalisation requise. 85% de nos clients choisissent IA conversationnelle pour flexibilité. Demandez démo comparative.
Approche rigoureuse : Train/Test split : 80/20, validation croisée pour robustesse.
Métriques adaptées : Accuracy, precision, recall, F1, AUC selon contexte métier.
A/B testing : Comparaison modèle IA vs baseline humaine en production.
Monitoring continu : Alertes si performance dégrade (data drift).
Ré-entraînement : Mensuel ou trimestriel avec nouvelles données.
Explicabilité : SHAP, LIME pour comprendre décisions. Performance garantie par SLA (ex : accuracy >85%).
Non, l'IA augmente les humains :
Automatise tâches répétitives (ex : tri emails, classification images).
Libère du temps pour tâches à valeur ajoutée (créativité, relation client).
Aide à décider via recommandations, pas décisions automatiques.
Nécessite supervision humaine (validation, corrections, éthique).
Crée nouveaux rôles : data analysts, ML engineers, prompt engineers. Exemples : chatbot traite 70% questions simples, agents humains se concentrent sur 30% complexes avec meilleure satisfaction.
