Intelligence artificielle
Data Science
Des données brutes aux prédictions qui éclairent vos décisions.
Des modèles fiables, mis en production dans vos outils et suivis dans la durée.
De la donnée brute à la décision
La data science n'est pas de la magie : c'est un pipeline. Des données collectées, préparées, modélisées, puis des prédictions livrées là où vos équipes décident. Nous construisons chaque maillon et nous le maintenons en production.
Données brutes
Ventes, capteurs, logs, CRM : la matière première, souvent éparpillée et imparfaite.
Préparation
Nettoyage, croisement des sources, variables métier : l'étape qui fait 80 % de la qualité finale.
Modèle
Statistiques ou apprentissage automatique, du plus simple qui marche au plus fin qui gagne.
Prédiction
Un chiffre, une alerte, une recommandation : livrés dans vos outils, au moment où l'on décide.
Un modèle se juge en continu
Un modèle qui n'est pas suivi est un modèle qui se dégrade en silence. Nous livrons chaque projet avec son tableau de bord : la métrique métier en clair, les seuils d'alerte et l'historique des versions.
Vos équipes voient ce que le modèle vaut aujourd'hui, pas ce qu'il valait le jour de la démo. Et quand les données changent, le réentraînement est déjà planifié.
Tableau de bord type
Suivi continuLa métrique qui compte pour votre métier
Précision de prévision, taux de faux positifs, écart au réel : chaque modèle est livré avec sa métrique métier, son seuil d'alerte et son plan de réentraînement.
Ce que ça change, secteur par secteur
Les techniques se ressemblent, les questions métier jamais. Quelques terrains où le machine learning rend des décisions meilleures.
Retail et e-commerce
Prévision de la demande, recommandation produit, optimisation des stocks et des prix.
Industrie
Maintenance prédictive, détection de défauts en ligne de production, optimisation énergétique.
Santé
Aide au tri des dossiers, planification des ressources, détection de signaux dans les parcours.
Finance et assurance
Détection d'anomalies et de fraude, scoring encadré, automatisation du traitement documentaire.
Logistique
Optimisation de tournées, prévision des délais, anticipation des pics d'activité.
Énergie
Prévision de consommation et de production, pilotage des équipements, détection de dérives.
Cinq étapes, zéro impasse
01
Cadrer la question métier
Pas de modèle sans décision à éclairer. On formule la question en langage métier, avec le coût d'une erreur et le gain d'une bonne réponse.
02
Auditer et préparer les données
Inventaire des sources, évaluation de la qualité, construction du jeu de données. C'est ici que se joue la fiabilité de tout le reste.
03
Modéliser par itérations
Une base de comparaison simple d'abord, puis des modèles plus fins tant qu'ils apportent un gain mesurable. Chaque itération est évaluée sur la métrique métier.
04
Mettre en production
API, batch ou intégration directe dans vos outils : le modèle rejoint votre système d'information avec versionnage, tests et supervision (MLOps).
05
Suivre et améliorer
Les données changent, les modèles dérivent. Surveillance des performances, alertes et réentraînement planifié font partie de la livraison, pas des options.
Des modèles utiles, pas des démos
Le plus simple qui marche
Si une régression bien posée fait le travail, inutile d'invoquer un réseau profond. La complexité doit se justifier par un gain mesuré, pas par le prestige.
La métrique métier avant la métrique modèle
Un modèle précis à 95 % qui se trompe sur les 5 % les plus coûteux est un mauvais modèle. On optimise ce qui compte pour vous, pas le score académique.
La production dès le premier jour
Chaque choix technique est fait en pensant au déploiement : données disponibles en réel, temps de réponse, coût d'exploitation. Zéro notebook orphelin.
Estimation gratuite
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