À propos
Nous aidons nos clients à gagner en efficacité par la transformation numérique et à développer leurs capacités en analytique et en science des données.
Cadrage et architecture
Nous commençons par comprendre votre problème. Lorsqu'un modèle d'apprentissage automatique est adapté, nous préparons ensemble une feuille de route, passons en revue la littérature scientifique et fixons les exigences.
Collecte et exploration des données
L'apprentissage automatique a besoin de données. Si vous en avez pour entraîner les modèles, nous menons une analyse exploratoire pour trouver des motifs et des corrélations. Sinon, nous collectons les données à partir de sources en ligne lorsque c'est possible.
Développement du modèle
Nous lançons des milliers d'expériences en parallèle pour construire un modèle. Le modèle est le cœur du système : entraîné sur des données historiques, il estime des tendances ou interprète le sens d'un texte.
Application complète
Nous intégrons le modèle à une API REST ou à une application, avec les fonctions nécessaires pour l'utiliser simplement. L'ensemble est prévu pour monter en charge et suit les pratiques de sécurité actuelles.