Créez des logiciels plus rapides, de meilleure qualité et à plus grande échelle, qu'il s'agisse d'applications SaaS, d'applications Web ou de logiciels d'entreprise.
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We design and deliver AI-enabled solutions tailored to accelerate your business transformation. Whether you want to automate processes, enhance customer experience, or generate entirely new digital products. We develop custom-made, full-fledged AI solutions, or for clients wishing to de-risk development, our AI PoC Process ensures you move forward with clarity and confidence.
Nos services de développement de logiciels fonctionnent parfaitement dans Microsoft Azure et dans les environnements open source. Cette double fonctionnalité permet aux entreprises de tirer parti de l'écosystème sécurisé de niveau entreprise d'Azure tout en bénéficiant de la flexibilité de l'open source. Il en résulte des solutions évolutives et rentables adaptables à l'infrastructure de chaque client.
La transformation numérique progresse plus rapidement que jamais et les entreprises ont besoin de partenaires capables de suivre le rythme. Les méthodes de développement traditionnelles peuvent être ralenties par :
Beaucoup parlent d'IA. Nous construisons avec elle. À chaque étape. Nous l'utilisons activement au sein de nos équipes pour accélérez et améliorez chaque étape de votre projet.
L'IA comme outil de soutien au développement
Les assistants alimentés par l'IA peuvent aider les développeurs en suggérant des extraits de code, en identifiant les erreurs potentielles, en améliorant la documentation et, d'une manière générale, en accélérant et en fluidifiant le processus de codage, tout en continuant à participer activement à l'écriture du code.
L'IA comme générateur de code à affiner par l'équipe
Certaines solutions d'IA peuvent générer des applications complètes, produisant une base de code complète en sortie. Nos développeurs interviennent ensuite pour finaliser l'application, en corrigeant les bogues, en ajoutant des fonctionnalités que l'IA ne pouvait pas gérer et en peaufinant le produit final pour répondre aux normes de qualité des entreprises.
Tout au long du cycle de vie du logiciel, nous utilisons le processus de développement agile, un ensemble de principes et de pratiques logiciels agiles qui mettent l'accent sur C'est pourquoi nous avons créé Axiom.
Au cours d'un processus critique de 6 semaines, nous livrons un PoC IA prête à l'emploi - conçu dès le premier jour pour l'évolutivité, la maintenabilité et l'expérience utilisateur.
Étude de cas : Cette étape jette les bases de la preuve de concept (PoC). Il commence par un atelier structuré impliquant les principales parties prenantes afin de mettre en évidence le principal défi commercial que l'IA doit relever. Ensemble, l'équipe définit un problème unique et bien défini et clarifie ce à quoi ressemblerait un succès. Une hypothèse vérifiable est ensuite formulée, ainsi que des indicateurs cibles mesurables pour suivre les progrès. En alignant très tôt les parties prenantes sur les attentes, les priorités et les limites, cette étape garantit que tout le monde est sur la même longueur d'onde avant d'aller de l'avant.
Évaluation des données : Une fois que le problème commercial est clair, l'attention se porte sur les données qui alimenteront le POC. Cela implique d'identifier toutes les sources de données pertinentes et d'évaluer si les données sont suffisantes, cohérentes et complètes. Toutes les lacunes ou transformations nécessaires pour rendre les données prêtes pour l'IA sont également cartographiées. Parallèlement, des mesures de performance sont définies afin que le modèle d'IA puisse être évalué objectivement ultérieurement. Cette étape permet de s'assurer que les bases sont solides avant le début du développement.
Architecture de haut niveau : Une fois le problème et les données définis, l'étape suivante consiste à définir la configuration technique. Cela implique de sélectionner les technologies, les outils et les plateformes les plus adaptés pour soutenir le POC. L'architecture définit la manière dont les données circuleront depuis leur source jusqu'au modèle d'IA en passant par le stockage et le traitement, afin de garantir une bonne compréhension des points d'intégration. À ce stade, les décisions donnent la priorité à la flexibilité et à la rapidité de l'expérimentation, ce qui facilite les itérations rapides.
Données d'entraînement : L'exécution commence par la préparation des données pour le développement du modèle. Les ensembles de données pertinents sont extraits, nettoyés et transformés dans un format adapté à la formation. L'ensemble de données est organisé de manière à prendre en charge les tests itératifs, garantissant ainsi qu'il peut évoluer à mesure que le modèle s'améliore. Cette étape permet de combler le fossé entre les données commerciales brutes et les données exploitables prêtes à l'emploi pour l'IA.
Modèle d'IA : Une fois les données d'entraînement préparées, l'accent est mis sur la création du modèle d'IA. Selon le problème, cela peut impliquer la sélection d'un algorithme existant, la personnalisation d'un service prédéfini ou le développement d'une solution sur mesure. L'expertise du domaine est intégrée à la conception pour s'assurer que le modèle reflète le contexte réel, et pas seulement les données brutes.
Prototype : Le modèle est ensuite entraîné et affiné de manière itérative. Les paramètres Hyper sont ajustés, les configurations ajustées et les performances sont testées en permanence par rapport aux indicateurs de réussite définis précédemment. L'objectif ici n'est pas un produit final raffiné, mais un prototype fonctionnel qui démontre le potentiel de l'IA pour résoudre le problème commercial dans la pratique.
Rapport de faisabilité : Une fois le prototype en place, ses résultats sont soigneusement évalués. Les performances sont comparées aux indicateurs de réussite initiaux de l'analyse de rentabilisation afin de déterminer si les objectifs du POC ont été atteints. Dans le même temps, les options de déploiement (cloud, sur site ou hybride) sont évaluées afin de comprendre à quoi pourrait ressembler la mise à l'échelle dans la pratique.
Feuille de route du produit : La dernière étape permet de transformer les informations en actions. Un plan par étapes est élaboré pour une adoption plus large de l'IA, décrivant l'infrastructure, le budget et les ressources nécessaires pour un déploiement à grande échelle. Les rôles des équipes et les compétences requises sont également identifiés pour garantir un soutien durable. Au-delà du cas d'utilisation initial, les opportunités futures sont priorisées afin de créer une séquence de déploiement stratégique. Cette feuille de route garantit la faisabilité technique, l'alignement des ressources et l'impact commercial à long terme.
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Nos développeurs commerciaux, chefs de projet et ingénieurs logiciels peuvent vous aider à clarifier toutes les questions que vous avez à ce sujet. N'hésitez pas à discuter avec nous à tout moment et à obtenir un devis pour votre projet.
De nombreuses entreprises ont du mal à identifier les domaines dans lesquels l'IA peut avoir un impact mesurable. Imaginary Cloud aligne les initiatives d'IA sur les objectifs commerciaux grâce à des ateliers de découverte structurés et à un cadre PoC clair.
Les équipes internes manquent souvent de spécialistes en IA. Nous mettons à votre disposition une équipe de data scientists, d'ingénieurs et de développeurs qui s'intègrent à votre équipe grâce à l'IA.
Notre processus de développement agile vous permet de planifier et de gérer des calendriers réalistes, ce qui vous permet de gagner du temps et de réduire les coûts de développement.
Les systèmes existants bloquent l'adoption fluide de l'IA. Nous créons des API flexibles et des solutions cloud natives pour garantir une intégration facile.
Les projets d'IA complexes dépassent les budgets et les délais. Notre approche agile basée sur les sprints accélère la livraison tout en optimisant les coûts.
Garantir l'équité et l'explicabilité est un défi. Nous adoptons des processus transparents, des tests de biais et des outils de surveillance pour une IA responsable.
DÉVELOPPEMENT DE LOGICIELS DE POINTE
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Avec autant d'options disponibles, il peut être difficile de savoir laquelle choisir. Mais n'ayez crainte, car dans cet article, nous allons explorer les facteurs qui font d'une bonne entreprise de logiciels.
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