Développez des modèles ML personnalisés pour automatiser vos décisions et optimiser vos processus
Nous créons des modèles de machine learning personnalisés qui apprennent de vos données pour automatiser les décisions, détecter des patterns complexes et optimiser vos opérations.
De la classification à la régression, en passant par le clustering et le NLP, nous maîtrisons tous les algorithmes ML et les adaptons à vos besoins spécifiques avec une approche MLOps complète.
Analyse du cas d'usage, définition des métriques de succès et identification des données disponibles.
Collecte, nettoyage, feature engineering et création des datasets d'entraînement/validation/test.
Sélection d'algorithmes, entraînement de modèles, hyperparameter tuning et validation croisée.
Tests rigoureux, analyse des métriques (accuracy, precision, recall, F1), validation business.
Containerisation, déploiement en production, API REST/gRPC, monitoring et logging.
Surveillance des performances, détection de drift, réentraînement automatique et amélioration continue.
Le Machine Learning utilise des algorithmes classiques (Random Forest, XGBoost) pour des données structurées. Le Deep Learning utilise des réseaux de neurones pour des données complexes (images, texte, audio).
Minimum 1000 exemples pour un modèle simple, 10k+ pour un modèle robuste. Pour le Deep Learning, 100k+ exemples sont recommandés. Nous pouvons utiliser l'augmentation de données si nécessaire.
Nous utilisons la validation croisée, des datasets de test séparés et des métriques adaptées (accuracy, F1, AUC). Nous testons plusieurs algorithmes et optimisons les hyperparamètres.
MLOps est l'ensemble des pratiques pour déployer, monitorer et maintenir des modèles ML en production. Cela inclut le versioning, l'automatisation, le monitoring et le réentraînement.
Consultation gratuite pour évaluer votre cas d'usage