Tirez parti de la science des données pour réduire les coûts, améliorer les prévisions et automatiser les décisions. Nous développons des solutions intelligentes et évolutives qui ont un impact.
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Nous proposons des solutions de science des données prêtes pour l'avenir, conçues pour optimiser les opérations, personnaliser les expériences et ouvrir de nouvelles opportunités de croissance. De la préparation des données au déploiement des modèles, nos experts élaborent des pipelines évolutifs et prêts à la production, adaptés à vos objectifs.
À l'aide de Python, R et d'outils natifs du cloud, nous transformons les données brutes en informations exploitables, en modèles prédictifs et en systèmes automatisés qui génèrent un impact.
Révélez des informations qui permettent de prendre des décisions plus intelligentes, de réaliser des économies et d'obtenir un avantage stratégique.
Qu'il s'agisse de petits ensembles de données ou de plusieurs pétaoctets, nos modèles s'adaptent à votre activité.
Conçu en fonction de votre contexte à l'aide d'un apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Des solutions conçues pour soutenir directement les KPI et les objectifs commerciaux.
À l'aide du coopération, flexibilité et développement continu, permettant aux équipes de fournir des logiciels de haute qualité de manière rapide et efficace. Envisagez la méthodologie agile de votre GPS de développement logiciel, qui fournit des conseils, une navigation et la capacité de réagir aux changements en cours de route.
Le processus commence par une analyse approfondie de vision de l'entreprise, en recherchant les solutions existantes et les données disponibles pour permettre une définition claire du problème.
Il est suivi d'un analyse complète des données recueillies et de l'idée de solutions possibles, aboutissant à une preuve de concept et évaluation de la viabilité.
Une fois la solution prototypée intégrée au produit, un Flux MLOps est mis en place pour que notre data scientist puisse effectuer des expériences rapides et augmenter la production.
Tout au long du processus, Architecture de haut niveau de la solution d'IA et du plan de projet sont conçus et affinés, en tenant compte de toutes les exigences, de toutes les dépendances, de tous les coûts et de tous les risques.
Notre processus d'IA commence par une analyse approfondie de la vision de l'entreprise, en recherchant les solutions existantes et les données disponibles pour permettre une définition claire du problèmeséance d'information, où l'équipe s'aligne sur la vision, les objectifs et les stratégies de mise en œuvre de l'entreprise, garantissant ainsi une orientation claire.
Ensuite, benchmarking analyse les solutions industrielles, les modèles de conception et les technologies existantes pour positionner le projet de manière efficace et éviter les efforts redondants. L'équipe évalue ensuite les sources de données, en évaluant les données détenues par les clients, publiques ou récemment acquises afin de garantir des entrées suffisantes et de haute qualité.
Enfin, le problème est formellement défini, spécifier les entrées, les sorties, les mesures de validation, les contraintes, les stratégies de déploiement et les livrables. Cela garantit que toutes les parties prenantes ont une compréhension commune, ouvrant ainsi la voie à un processus de développement bien structuré et efficace.
Il est suivi d'une analyse complète des données recueillies et de l'idéation de solutions possibles, menant à une preuve de concept et à une évaluation de la viabilité.architecture de haut niveau, concevoir une solution qui concilie complexité et évolutivité tout en garantissant une intégration parfaite avec l'ensemble du produit. Cela inclut l'identification des dépendances clés telles que le stockage des données, la puissance informatique pour la formation des modèles et les services d'IA auxiliaires tels que la reconnaissance vocale ou le traitement de texte. Le résultat est une proposition claire et détaillée qui aligne à la fois l'équipe de développement et les parties prenantes.
Ensuite, un plan de projet est établi, décrivant les principaux jalons, phases et dépendances. Cela fournit une vue structurée du processus de développement, permettant d'estimer les efforts, les ressources et les coûts requis pour chaque étape. À la fin de cette phase, l'équipe dispose d'un chemin bien défini pour guider efficacement la mise en œuvre.
Une fois la solution prototypée intégrée au produit, un MLops rationalisé est mis en place pour effectuer des expériences rapides et augmenter la production.exploratoire et prédictif analyse, où des prototypes d'algorithmes et de modèles sont développés et itérés pour tester différentes architectures d'IA. Cette phase permet d'identifier l'approche la plus prometteuse pour une preuve de concept tout en définissant les attentes en matière de performance finale.
Une fois qu'un modèle candidat est sélectionné, un preuve de concept (PoC) est conçu et intègre des fonctionnalités essentielles telles que les pipelines de données, la diffusion de modèles et le post-traitement. La première version du produit est déployée pour vérifier ses fonctionnalités et s'assurer qu'il répond aux exigences de l'entreprise.
Enfin, un évaluation de la viabilité examine les risques techniques et commerciaux, en utilisant les informations du PoC pour affiner le plan d'exécution. Les commentaires des parties prenantes sont recueillis pour évaluer si la solution est faisable et correspond aux objectifs commerciaux avant de passer au développement à grande échelle.
Tout au long du processus, l'architecture de haut niveau de la solution d'IA et le plan de projet sont conçus et affinés, en tenant compte de toutes les exigences, dépendances, coûts et risques.Bootstrap MLOps, où des outils de suivi des expériences, des pipelines CI/CD et des protocoles d'assurance qualité sont mis en place. Cela garantit un versionnage fluide, une formation, une validation, un déploiement et une surveillance automatisés des modèles, ce qui permet une expérimentation et une livraison continues dans un environnement contrôlé.
À mesure que le développement progresse, incréments de production affiner le modèle grâce à des expériences continues, telles que la formation sur des ensembles de données plus importants et la mise à jour des architectures. Les tâches de maintenance, y compris les ajustements des entrées, des sorties et des étapes de traitement, sont gérées de manière itérative à l'aide de la méthodologie Git-Flow. Cette approche structurée garantit que le produit final répond aux exigences de performance tout en restant adaptable aux améliorations futures.
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De nombreuses personnes pensent encore que l'intelligence artificielle est liée aux dystopies de la science-fiction, mais cette opinion est de moins en moins répandue à mesure que l'IA occupe une place de plus en plus importante dans notre vie quotidienne.Big Data« peut être bouleversant. Nous n'y pensons peut-être pas, mais nous produisons et publions en permanence des volumes d'informations nous concernant à chaque mouvement que nous effectuons (caméras, caméras, écrans...
