Services de développement en machine learning pour la croissance de votre entreprise

Services de développement en machine learning pour la croissance de votre entreprise

Découvrez un développement en machine learning, du conseil et des services d’IA experts, adaptés à vos besoins.
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Nos services

Conseil en machine learning
Développement de machine learning
Développement de réseaux de neurones
Ingénierie du machine learning
Mise en œuvre du machine learning
Data engineering
Intégration aux flux de travail
Support ML
Entraînement et tests
Vision par ordinateur
Reconnaissance vocale
Prétraitement des données
Étiquetage et segmentation des données
Scraping de données
Conseil en machine learning
Nous vous disons franchement si le ML résoudra vos problèmes ou s’il grillera simplement votre budget. Nous examinons le désordre de vos données, les anciens systèmes que vous utilisez et déterminons si l’IA a du sens dans votre situation.
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Développement de machine learning
Nous construisons des solutions qui fonctionnent avec le fouillis de données accumulé au fil des ans. Pas de démos tape-à-l’œil : nous nous attaquons aux problèmes qui vous empêchent vraiment de dormir.
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Développement de réseaux de neurones
Nous nous attaquons aux problèmes vraiment difficiles qui demandent une sérieuse puissance de calcul, comme lire des examens médicaux sans manquer un cancer ou comprendre pourquoi vos clients sont mécontents.
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Ingénierie du machine learning
Nous concevons des systèmes qui ne plantent pas quand votre activité explose ou que vos données deviennent étranges. Personne ne veut surveiller une IA capricieuse toute la journée.
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Mise en œuvre du machine learning
Nous prenons des modèles qui fonctionnent et les faisons tourner dans votre activité réelle sans que tout explose. Les environnements de production ont un talent particulier pour casser ce qui marchait parfaitement en test.
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Data engineering
Nous transformons votre cauchemar de données en quelque chose d’utile. Des informations éparpillées dans quarante tableurs, des bases de données que personne ne comprend, et ce collègue qui garde tout en tête.
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Intégration aux flux de travail
Nous faisons fonctionner l’IA avec les logiciels que votre équipe est obligée d’utiliser. Apprendre de nouveaux systèmes est la dernière chose que veulent des personnes très occupées.
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Support ML
Nous ne disparaissons pas après le lancement, comme certains prestataires. Ces systèmes demandent des ajustements constants, car votre activité évolue et les données vieillissent.
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Entraînement et tests
Nous entraînons les modèles avec vos données réelles, puis nous essayons de les faire échouer de façon créative. Mieux vaut que nous trouvions les problèmes plutôt que vos clients au pire moment.
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Vision par ordinateur
Nous construisons des systèmes qui scrutent images et vidéos toute la journée pour que les humains n’aient pas à le faire. Détecter des défauts, compter des stocks, repérer des problèmes de sécurité : les ordinateurs ne cillent pas et ne se laissent pas distraire.
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Reconnaissance vocale
Nous créons des systèmes vocaux qui comprennent les gens même quand ils marmonnent, ont un fort accent ou qu’il y a du bruit de chantier en arrière-plan.
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Prétraitement des données
Nous nettoyons vos données, car des données d’entrée de mauvaise qualité garantissent des résultats de mauvaise qualité. Nous corrigeons les informations manquantes, supprimons les doublons et faisons en sorte que tout s’accorde.
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Étiquetage et segmentation des données
Nous faisons le travail abrutissant d’étiqueter tout ce qui se trouve dans vos jeux de données. Fastidieux mais essentiel : de mauvaises étiquettes, et votre IA donnera des réponses aléatoires.
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Scraping de données
Nous récupérons automatiquement des informations sur des sites web et des bases de données, en respectant leurs règles pour que vous ne soyez ni banni ni exposé à des problèmes juridiques.
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Ce sur quoi nous travaillons

Vision par ordinateur et détection d’objets
Les ouvriers d’usine plissaient les yeux pendant des heures devant des tapis roulants pour repérer une vis tordue ou du plastique fissuré. Aujourd’hui, des caméras font ce travail sans mal de tête et sans laisser passer de défauts par fatigue. Les agents de sécurité peuvent vraiment patrouiller au lieu de fixer cinquante écrans en espérant qu’il se passe quelque chose.
Deep learning
Les radiologues passent parfois à côté de choses, car ils sont humains et regardent leur millième examen de la journée. Les réseaux de neurones ne se fatiguent pas et ne pensent pas à leur déjeuner. La reconnaissance vocale fonctionne enfin même si vous parlez comme si vous aviez la bouche pleine de billes.
Analyse de big data
Vous vous souvenez de l’époque où quelqu’un devait compter à la main les questionnaires clients pour dégager les tendances de satisfaction ? Aujourd’hui, les ordinateurs traitent des millions de réponses pendant que cette personne fait quelque chose de plus utile. Votre ordinateur habituel prendrait littéralement feu en essayant de traiter autant d’informations.
Machine learning
Parfois, vous savez exactement ce que vous cherchez dans vos données. D’autres fois, vous fouillez au hasard en espérant trouver quelque chose d’intéressant. L’apprentissage par renforcement, c’est comme apprendre les échecs à un ordinateur en le laissant perdre des milliers de parties jusqu’à ce qu’il comprenne ce qui marche.
Analyse de données
Ce tas de chiffres de ventes dans vos tableurs raconte en réalité pourquoi le chiffre d’affaires s’est effondré le trimestre dernier. La plupart des gens n’y voient que des lignes et des colonnes de chiffres ennuyeux, et non les enseignements business cachés derrière ces données.
Classification d’objets
Les anatomopathologistes n’ont plus à deviner si un échantillon de tissu semble suspect. Les contrôleurs qualité arrêtent de prélever des produits au hasard sur les chaînes de montage en espérant repérer des défauts. Les modérateurs de contenu cessent de faire défiler des milliers d’images importées à la recherche de contenus inappropriés.
Frameworks de machine learning
Certains frameworks de machine learning gèrent des projets si volumineux qu’il faut plusieurs serveurs rien que pour stocker les données. D’autres laissent les chercheurs tester des idées folles sans casser les systèmes de production, ou couvrent des tâches quotidiennes ennuyeuses qui doivent simplement fonctionner de façon fiable.
Traitement du langage naturel (NLP)
Les conseillers du service client lisaient des e-mails furieux toute la journée pour comprendre ce qui mettait vraiment les gens en colère. Les chatbots gèrent les questions simples, et les humains peuvent traiter les problèmes compliqués qui demandent de l’empathie et de la créativité.
Développement de réseaux de neurones
Les photos ne se traitent pas comme des SMS. Les séries temporelles se comportent autrement que des informations statiques. On n’utilise pas un marteau pour réparer une montre ni un tournevis pour enfoncer des clous.
Analyse prédictive
Cette machine coûteuse va probablement tomber en panne mardi prochain, vu son comportement récent. Vos meilleurs clients montrent des signes de départ vers la concurrence. Les schémas de demande saisonniers se répètent si l’on fait attention au calendrier.

Décidez grâce aux données avec le machine learning.

Dots

Secteurs d’activité

Santé

Les médecins passent beaucoup de temps à lire des radios thoraciques et peuvent parfois manquer cette minuscule ombre qui pourrait être un cancer du poumon. Désormais, l’IA met en évidence les zones suspectes pour qu’ils ne passent à côté de rien d’important. Les hôpitaux paniquaient quand les patients affluaient aux urgences pendant la saison de la grippe, car personne ne l’avait prévu. Les infirmières des urgences détestent manquer de lits quand des patients en état critique arrivent en ambulance.

En savoir plus

FinTech

Certaines personnes se voient refuser un prêt auto parce qu’elles n’ont pas d’historique de crédit, alors qu’elles n’ont pas manqué un seul loyer en cinq ans. Les banques réalisent enfin que quelqu’un qui paie 2 000 $ de loyer chaque mois peut sans doute assumer une mensualité de 300 $ pour une voiture. Les voleurs de cartes bancaires faisaient des razzias dans les magasins pendant des jours avant que quiconque ne remarque la fraude.

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Logistique

Les chauffeurs UPS restaient coincés dans les embouteillages à brûler de l’essence pendant que les clients attendaient des colis qui auraient dû arriver des heures plus tôt. Mon livreur me dit que son appli d’optimisation d’itinéraire lui fait économiser deux heures de conduite par jour. Les camions qui tombaient en panne pendant la période des fêtes de Noël étaient le scénario cauchemar de tout responsable logistique.

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E-commerce

Les boutiques en ligne peuvent crouler sous des produits qui ne se vendent pas en ce moment. La plupart des grands acteurs de l’e-commerce ont déjà compris que les gens achètent ces produits plutôt que d’autres. Les magasins étaient en rupture d’articles populaires lors des soldes du Black Friday, car personne n’avait anticipé le pic de demande.

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Télécoms

Rien n’est plus frustrant que des appels coupés pendant une conversation importante parce qu’une antenne relais a décidé de tomber en panne. Mon opérateur contourne désormais automatiquement les zones problématiques, et je ne perds plus la connexion avec ma mère en pleine conversation. Les conseillers du service client ne savaient pas qui allait résilier avant que les gens n’appellent pour partir.

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Publicité et marketing

Les annonceurs bombardaient tout le monde de publicités en espérant que quelqu’un ait besoin de ce produit. De nombreuses plateformes publicitaires ont enfin trouvé comment résoudre ce problème, car les clients obtiennent ce qu’ils cherchent. Les services marketing dépensaient des fortunes en campagnes qui faisaient un flop parce qu’ils s’étaient trompés sur ce que les gens voulaient.

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Production

Les ouvriers d’usine inspectaient les produits à l’œil nu pour repérer les défauts, mais l’attention humaine faiblit après huit heures passées devant des chaînes de montage. Les caméras de contrôle qualité ne se fatiguent jamais et ne pensent pas aux projets du week-end. Quand une machine critique tombait en panne de façon inattendue, tout le planning de production partait en fumée.

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Énergie

Vous vous souvenez des pannes de réseau électrique dans différents pays quand tous les radiateurs tournaient à fond pendant cette tempête de verglas ? Les gestionnaires de réseau prévoient désormais les pics de demande et préparent des capacités supplémentaires avant les catastrophes météo. Les panneaux solaires produisent de l’énergie de façon aléatoire selon la couverture nuageuse, ce qui complique la planification de la distribution pour les fournisseurs.

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Automobile

Les voitures tombaient en panne sans prévenir, laissant les gens au milieu de nulle part sur l’autoroute. Les mécaniciens disent que les véhicules modernes se diagnostiquent presque seuls et avertissent les conducteurs des problèmes des semaines avant les pannes. Les GPS envoyaient les conducteurs droit dans les embouteillages avec des informations routières périmées.

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Jeux vidéo

Les joueurs abandonnaient de rage des jeux d’une difficulté impossible ou s’ennuyaient avec des jeux trop faciles, car les développeurs réglaient la difficulté au jugé. Les tricheurs gâchaient les parties en ligne pendant des mois avant que les éditeurs ne les attrapent. L’algorithme de recommandation de Steam a enfin cessé de me proposer des simulateurs agricoles alors que je ne joue qu’à des jeux de tir à la première personne.

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Voyage

Traditionnellement, les hôtels pratiquaient le même tarif en haute comme en basse saison touristique, et passaient à côté de revenus lors d’événements populaires. Les retards de vol surprenaient les passagers qui avaient réservé des correspondances serrées. Le service client traitait tout le monde pareil, même quand certains voyageurs risquaient de manquer le mariage de leur sœur à cause d’annulations.

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Notre stack technique de développement ML

Stockage de données
Traitement et préparation des données
Bibliothèques et frameworks ML
Outils DevOps
Infrastructure cloud
Outils de visualisation
Outils de suivi et de monitoring

Notre processus de développement de logiciels de machine learning

01
Identification du problème métier
Nous cherchons ce qui ne va réellement pas dans votre activité au lieu de supposer connaître vos problèmes. Nous échangeons avec votre équipe pour comprendre ce qui lui fait perdre du temps ou vous coûte de l’argent. Inutile de construire une technologie impressionnante qui ne résout pas les vrais problèmes du quotidien.
02
Analyse exploratoire des données
Nous fouillons dans le fouillis de données que vous avez pour voir ce qu’il contient vraiment. La plupart des entreprises pensent avoir de bonnes données jusqu’à ce que quelqu’un regarde de près. Nous repérons les schémas qui comptent et identifions les problèmes qui feraient donner de mauvaises réponses aux modèles par la suite.
03
Préparation des données
Nous nettoyons vos données, car en machine learning, des données d’entrée de mauvaise qualité donnent des résultats de mauvaise qualité. Nous corrigeons les informations manquantes, supprimons les doublons et organisons le tout pour que les algorithmes puissent vraiment l’exploiter. Ce travail ingrat détermine si votre ML réussit ou échoue.
04
Modélisation et évaluation des données
Nous testons différents algorithmes pour voir lequel convient le mieux à vos données et à vos exigences métier. Nous construisons plusieurs modèles et comparons leurs performances au lieu de retenir le premier qui semble raisonnable. Nous choisissons selon les résultats, pas selon la popularité.
05
Mise en œuvre
Nous intégrons le modèle qui fonctionne à vos systèmes métier réels sans perturber les processus existants. Nous testons tout minutieusement, car les environnements de production réservent toujours des surprises absentes du développement. Nous nous assurons qu’il apporte une vraie valeur.
06
Monitoring et support
Nous analysons et mettons à jour votre ML, car vos conditions d’activité changent et les schémas de données évoluent. Les modèles vieillissent et ont besoin de mises à jour régulières. Le suivi des performances détecte les problèmes avant qu’ils n’affectent vos opérations ou ne dégradent l’expérience des utilisateurs.

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Questions fréquentes

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning utilise des ordinateurs pour reconnaître des schémas dans les données sans que quelqu’un programme chaque scénario possible. Au lieu d’écrire des règles pour chaque situation, vous montrez des exemples au système et il en déduit les schémas. Comme les filtres anti-spam, qui apprennent à repérer les courriers indésirables en voyant des milliers d’exemples.

Pourquoi avez-vous besoin de machine learning ?

Parce que les humains ne peuvent pas traiter assez vite d’énormes quantités de données pour repérer des schémas utiles. Votre cerveau exploserait en essayant d’analyser des millions de transactions clients pour trouver des fraudes. Le ML fait le gros du travail pendant que vous vous concentrez sur les décisions qui demandent un jugement humain.

Quels sont les meilleurs exemples de machine learning ?

Netflix sait que vous allez regarder un autre documentaire criminel, même si vous dites vouloir des comédies. Amazon suggère des produits dont vous ignoriez avoir besoin. Les banques détectent la fraude à la carte avant que vous ne remarquiez des débits suspects. Votre messagerie n’est pas inondée de spam, car les filtres apprennent à reconnaître les courriers indésirables.

Où peut-on utiliser des solutions de ML ?

Les hôpitaux l’utilisent pour lire les examens médicaux plus vite que les radiologues. Les banques détectent la fraude en temps réel. Les usines prévoient les pannes de machines avant qu’elles ne surviennent. Les détaillants approvisionnent les bons produits. Les équipes marketing ciblent les personnes susceptibles d’acheter plutôt que d’agacer tout le monde.

Le ML convient-il à une petite entreprise ?

Les petites entreprises peuvent utiliser le ML sans embaucher de data scientists ni acheter de serveurs coûteux. Les services cloud le rendent abordable. Automatisez le service client, prévoyez les produits à commander ou comprenez pourquoi des clients cessent d’acheter. Vous n’avez plus besoin d’un budget énorme.

Le ML est-il rentable à mettre en œuvre ?

Il faudra d’abord investir pour utiliser le ML dans votre entreprise. Mais la plupart des entreprises économisent à long terme, car l’automatisation accélère la prise de décision et évite des problèmes. Les plateformes cloud le rendent moins cher que de tout construire de zéro. Le retour sur investissement apparaît généralement en quelques mois, pas en années.

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