L'Intelligence Artificielle n'est pas une fin en soi. C'est un outil puissant pour résoudre des problèmes métier concrets, à condition de l'utiliser à bon escient.
Une approche pragmatique
Avant de parler technologie, nous parlons métier. Quels sont vos enjeux ? Quels problèmes cherchez-vous à résoudre ? L’IA est-elle la bonne réponse ? Nous identifions ensemble les cas d’usage pertinents, ceux qui apporteront une vraie valeur ajoutée.
Machine Learning et Deep Learning
Prédiction, classification, détection d’anomalies, recommandation : nous maîtrisons les algorithmes de Machine Learning adaptés à chaque problématique. Pour les cas complexes — vision par ordinateur, traitement du langage — nous déployons des architectures de Deep Learning performantes.
Traitement du Langage Naturel
Analyse de sentiment, extraction d’entités, classification de documents, chatbots intelligents : le NLP ouvre des possibilités immenses pour exploiter vos données textuelles. Nous tirons parti des dernières avancées en matière de modèles de langage (LLM) et de fine-tuning.
Computer Vision
Contrôle qualité industriel, reconnaissance d’images, détection d’objets : la vision par ordinateur automatise des tâches visuelles complexes. Nos solutions s’appuient sur des réseaux de neurones convolutifs et le transfer learning pour garantir précision et performance.
MLOps et industrialisation
Un modèle d’IA n’a de valeur que déployé en production. Nous mettons en place les pipelines MLOps pour automatiser l’entraînement, le déploiement et le monitoring de vos modèles. Versionning, CI/CD, surveillance de la dérive : vos solutions IA restent performantes dans la durée.
IA responsable
Biais algorithmiques, explicabilité, vie privée : nous intégrons les préoccupations éthiques dès la conception. Transparence, équité et Privacy by Design sont au cœur de notre approche.
L'IA n'est pas de la magie. C'est de l'ingénierie bien faite.