Nous concevons des modèles d'intelligence artificielle qui répondent à un problème précis : réduire vos coûts de production, anticiper la demande de vos clients ou automatiser des tâches répétitives. Chaque projet part d'un diagnostic terrain, pas d'un template générique.
Discutons de votre projet IAQuatre domaines d'intervention, chacun avec ses outils, ses délais typiques et ses livrables mesurables.
Nous entraînons des modèles de machine learning sur vos données historiques pour prédire la demande, le taux de churn ou les pannes d'équipement. Le cycle complet, du nettoyage des données à la mise en production, dure en moyenne huit semaines. Vous recevez un tableau de bord de suivi et un rapport de performance mensuel.
Extraction d'informations depuis des factures, contrats ou courriers grâce à la reconnaissance optique couplée au traitement du langage naturel. Un client du secteur logistique a réduit de 70 % le temps de saisie manuelle de ses bons de livraison après six semaines de déploiement.
Pipelines de données capables d'ingérer des flux continus (capteurs IoT, logs serveur, flux transactionnels) et de déclencher des alertes ou des actions automatiques. Nous travaillons avec Apache Kafka, Spark Streaming et des bases de données temporelles pour garantir une latence inférieure à deux secondes.
Chatbots et assistants vocaux construits avec des grands modèles de langage, affinés sur votre base de connaissances interne. Contrairement aux solutions génériques, nos agents répondent dans le vocabulaire de votre secteur et s'intègrent à votre CRM ou ERP existant. Le délai de mise en service est de quatre à cinq semaines.
Pas de boîte noire. Vous savez ce qui se passe à chaque phase et vous validez avant de passer à la suivante.
Un ingénieur et un chef de projet se déplacent dans vos locaux pendant deux jours. Ils cartographient vos flux de données, identifient les goulots d'étranglement et formalisent un cahier des charges avec des indicateurs de réussite chiffrés. Ce diagnostic est facturé forfaitairement, indépendamment de la suite du projet.
En trois à quatre semaines, nous développons un prototype fonctionnel sur un échantillon de vos données. L'objectif : vérifier que le modèle atteint les seuils de performance définis lors du cadrage. Si le résultat est insuffisant, nous vous le disons et vous ne payez que le diagnostic.
Le modèle validé est déployé dans votre infrastructure (cloud ou on-premise). Nous configurons le monitoring, les pipelines de réentraînement automatique et les sauvegardes. La documentation technique est livrée au format que votre équipe IT utilise déjà.
Après la mise en production, nous assurons un suivi trimestriel : vérification de la dérive du modèle, ajustement des hyperparamètres et formation de vos équipes aux nouveaux outils. Ce contrat est renouvelable par période de douze mois.
Des résultats concrets, mesurés par nos clients eux-mêmes.
Les interrogations que nous entendons le plus souvent lors des premiers échanges.
Pas nécessairement. Certains modèles fonctionnent avec quelques centaines d'exemples si les données sont bien structurées. Lors du diagnostic initial, nous évaluons la qualité et le volume de vos données, puis nous recommandons la technique la plus adaptée : apprentissage supervisé classique, transfer learning ou approche par règles augmentées.
Le diagnostic initial est facturé entre 2 500 € et 5 000 € selon la complexité. Une preuve de concept se situe généralement entre 8 000 € et 20 000 €. L'industrialisation varie davantage : de 15 000 € pour un modèle simple à plus de 80 000 € pour un système temps réel multi-sources. Nous fournissons un devis détaillé après le diagnostic.
Oui. Nous signons un accord de confidentialité avant tout échange de fichiers. Les données sont stockées sur des serveurs situés en France (OVHcloud, région Marseille) et chiffrées au repos comme en transit. À la fin du projet, vous pouvez demander la suppression complète de vos jeux de données de nos systèmes.
C'est même le scénario le plus courant. Nous exposons les modèles via des API REST documentées, compatibles avec la plupart des ERP, CRM et plateformes web. Si votre infrastructure tourne sous Kubernetes, nous livrons des conteneurs Docker prêts à déployer.
Un modèle bien construit reste performant entre six et dix-huit mois sans intervention, selon la vitesse à laquelle vos données évoluent. Notre contrat d'accompagnement inclut un réentraînement trimestriel et une surveillance automatique de la dérive pour éviter toute dégradation silencieuse.
Décrivez-nous votre besoin en quelques lignes. Nous revenons vers vous sous 48 heures avec une première analyse.
4 Avenue Bonaparte, 13006 Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France
