Analyse & modèles
Python · scikit-learn · PyTorch
Classification, prédiction, NLP et vision
Intelligence artificielle
Intelligence artificielle
Des usages évalués avant leur généralisation
Votre enjeu
Des usages évalués avant leur généralisation
Automatiser une analyse, assister une tâche ou faciliter l’accès à l’information avec une solution dont l’utilité et les limites sont mesurables.
Comprendre l’architecture
Le rôle de chaque brique.
Un schéma de principe pour lire les liens entre les composants.
Faites défiler le schéma horizontalement pour l’explorer.
Écosystème technologique
Les technologies
et leur rôle.
Technologies et environnements possibles, selon votre contexte.
IA générative
Modèles de langage · API de modèles
Assister des tâches à partir d’un contexte
Recherche & RAG
Indexation · recherche lexicale / vectorielle
Fournir au modèle des documents pertinents
Évaluation & suivi
MLflow · jeux de tests · contrôle humain
Mesurer la qualité, les erreurs et les dérives
Les choix techniques, les compétences mobilisées et les livrables sont précisés lors du cadrage. Les solutions citées sont des exemples ; elles ne sont pas toutes nécessaires à un même projet.
Notre intervention
Du besoin
à la réalisation.
- Prioriser les cas d’usage et vérifier la disponibilité des données.
- Concevoir un prototype sur des situations représentatives.
- Évaluer la qualité, les erreurs, les coûts et les temps de réponse.
- Préparer l’intégration, la supervision et le contrôle humain.
Parlons de ce que
vous voulez construire.
Parlons de vos priorités, de votre contexte et de la suite à construire.