On construit des modèles d'intelligence artificielle qui résolvent des problèmes concrets : prévisions de stocks, détection d'anomalies, classification automatique de documents. Pas de buzzwords, des résultats mesurables.
Discutons de votre projet IAChaque mission commence par une question métier précise. On choisit ensuite la technique la plus adaptée, pas la plus à la mode.
Prévision de la demande, scoring de risque crédit, estimation de durée de vie d'un équipement. On travaille avec des algorithmes de gradient boosting, des réseaux récurrents ou des modèles bayésiens selon la taille et la nature de vos données. Le livrable inclut toujours un tableau de bord de suivi de la performance du modèle.
Extraction de données depuis des factures PDF, tri automatique de courriels entrants, génération de comptes rendus à partir de transcriptions audio. On connecte des pipelines NLP à vos outils existants (ERP, CRM, SharePoint) via des API REST. Le temps de traitement moyen passe de plusieurs heures à quelques secondes.
Avant de construire un modèle, il faut comprendre ce que les données racontent. On réalise des audits de qualité, des analyses de corrélation et des segmentations exploratoires. Vous recevez un rapport visuel clair qui identifie les opportunités IA les plus rentables pour votre activité.
Contrôle qualité sur ligne de production, comptage d'objets dans un entrepôt, reconnaissance de plaques d'immatriculation. On entraîne des modèles de détection (YOLO, Faster R-CNN) sur vos propres images annotées. La précision dépasse généralement 95 % après deux itérations d'entraînement.
Vos équipes doivent comprendre ce que le modèle fait et pourquoi il se trompe parfois. On propose des ateliers de deux jours couvrant les fondamentaux du machine learning, la lecture de métriques de performance et l'interprétation des prédictions. Le support continue pendant trois mois après la formation.
On passe une demi-journée avec vos responsables métier pour formuler la question en termes mesurables. Quel indicateur voulez-vous améliorer ? De combien ? Ce cadrage évite de construire un modèle techniquement brillant mais inutile.
On examine vos sources : bases SQL, fichiers Excel, logs applicatifs. On évalue la qualité, le volume et les biais potentiels. Si les données manquent, on propose une stratégie de collecte réaliste avant de continuer.
En deux à quatre semaines, on livre un premier modèle fonctionnel avec des métriques de performance claires (précision, rappel, erreur moyenne). Ce prototype sert de base de discussion, pas de livrable final.
On affine le modèle avec vos retours terrain. Les opérateurs testent les prédictions en conditions réelles pendant trois semaines minimum. Les cas d'erreur sont analysés un par un pour corriger les biais.
Le modèle validé est intégré dans votre infrastructure (cloud ou on-premise). On met en place des alertes automatiques si la performance dérive. Un rapport mensuel vous montre l'impact chiffré sur votre activité.
Ce client gérait 4 200 références produit dans 38 points de vente. Les commandes étaient basées sur l'intuition des gérants de magasin, ce qui entraînait 12 % de pertes alimentaires par mois.
On a construit un modèle de prévision à sept jours intégrant l'historique des ventes, la météo locale, le calendrier scolaire et les promotions planifiées. Le modèle tourne chaque nuit et génère des suggestions de commande automatiques.
Résultat après six mois :
- 41 % de gaspillageLe retour sur investissement a été atteint en quatre mois.
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