Nos services d'Artificial Intelligence

Modèles prédictifs sur mesure

Nous développons des modèles de machine learning qui transforment vos historiques en prévisions exploitables. Le travail commence par une exploration statistique de vos données brutes : distribution des variables, corrélations, valeurs manquantes, biais temporels. Cette phase dure en général deux à quatre jours.

Ensuite, nous testons plusieurs familles d'algorithmes (régressions régularisées, forêts aléatoires, XGBoost, réseaux LSTM pour les séries temporelles) et comparons leurs performances sur un jeu de validation réaliste. Vous recevez un rapport de benchmark lisible, pas un notebook Jupyter de 200 cellules.

• Prévision de la demande hebdomadaire ou journalière
• Scoring client pour la rétention ou le cross-sell
• Maintenance prédictive basée sur les vibrations ou la température
• Détection d'anomalies dans les transactions financières

Le modèle retenu est emballé dans un conteneur Docker, documenté (entrées, sorties, seuils d'alerte) et déployé dans votre cloud ou sur un serveur on-premise. Nous assurons un suivi de la dérive du modèle pendant six mois après la mise en production.

Automatisation par traitement du langage naturel

Vos équipes passent des heures à lire, trier et recopier des informations depuis des documents papier ou PDF ? Nous automatisons ce travail avec des pipelines NLP adaptés à votre vocabulaire métier.

Le processus type : numérisation via OCR (Tesseract ou Azure Document Intelligence selon la qualité des scans), puis extraction d'entités nommées (dates, montants, noms de fournisseurs, numéros de commande) grâce à un modèle de NER fine-tuné sur vos propres documents. Les données extraites sont injectées dans votre ERP ou votre base de données via une API sécurisée.

• Traitement automatique de factures fournisseurs
• Classification de courriers entrants (réclamations, demandes d'information, commandes)
• Résumé automatique de comptes rendus de réunion
• Extraction de clauses clés dans des contrats juridiques

Un projet pilote sur 500 documents représentatifs prend quatre à six semaines. À l'issue du pilote, vous disposez d'un taux de précision mesuré sur vos propres données, ce qui vous permet de décider du déploiement en toute connaissance de cause.

Analyse de données et tableaux de bord

Beaucoup d'entreprises collectent des données sans jamais les exploiter. Elles dorment dans des fichiers Excel, des bases Access ou des exports CSV éparpillés sur un serveur partagé. Nous commençons par cartographier ces sources, puis nous construisons un entrepôt de données structuré (PostgreSQL, BigQuery ou Snowflake selon votre budget).

Les tableaux de bord que nous livrons ne sont pas décoratifs. Chaque vue répond à une question métier précise : quel est le taux de service par entrepôt cette semaine ? Quels produits ont un taux de retour supérieur à 5 % sur les trois derniers mois ? Quel commercial a le cycle de vente le plus court ?

• Nettoyage et normalisation des données historiques
• Création de pipelines ETL automatisés (Airflow, dbt)
• Tableaux de bord interactifs avec filtres et alertes
• Formation de vos équipes à la lecture et à la modification des vues

Conseil stratégique en intelligence artificielle

Vous ne savez pas par où commencer ? Nous réalisons un audit de maturité IA de votre organisation en cinq jours. L'audit couvre quatre dimensions : la qualité et l'accessibilité de vos données, les compétences techniques de vos équipes, votre infrastructure IT et les cas d'usage à fort impact identifiés avec vos responsables métier.

Le livrable est une feuille de route sur 12 mois, avec des jalons trimestriels, des estimations de coûts et un ordre de priorité basé sur le ratio effort/valeur. Nous avons réalisé cet exercice pour 14 entreprises depuis 2022. Huit d'entre elles ont lancé leur premier projet IA dans les trois mois suivant l'audit.

Formation et transfert de compétences

Nous proposons des ateliers pratiques de un à trois jours pour vos équipes techniques et vos décideurs. Les sessions techniques couvrent Python pour la data science, les fondamentaux du machine learning et le déploiement de modèles avec MLflow. Les sessions pour décideurs expliquent comment évaluer un projet IA, quels pièges éviter et comment lire un rapport de performance de modèle.

Chaque atelier est limité à huit participants pour permettre un accompagnement individuel. Les exercices utilisent vos propres données (anonymisées si nécessaire), pas des jeux de données académiques déconnectés de votre réalité. Nous fournissons les supports de cours en PDF et un accès à un dépôt Git avec les notebooks utilisés pendant la formation.