Du machine learning construit sur vos données, mesuré honnêtement
Gjethe construit des modèles de machine learning pour des problèmes métier : prévision de la demande et des ventes, classification et scoring, recommandations, détection d'anomalies et de fraude, classification et extraction de texte, et prédiction du churn. Nous commençons par examiner vos données et un modèle de référence simple, évaluons les modèles sur des données qu'ils n'ont pas vues, les déployons derrière une API ou dans vos systèmes, et les surveillons pour qu'ils continuent de fonctionner quand le monde change.
- Première consultation gratuite
- Devis écrit pour votre projet
- Paiements échelonnés par étapes, avec souplesse
En un coup d'œil
- Problems
- Prévision, classification, recommandations, anomalies
- Données
- Tables, texte, séries temporelles, événements
- Stack
- Python, scikit-learn, XGBoost, PyTorch
- Déploiement
- API, traitements par lots, au sein de vos applications
Definition
Qu'est-ce que le machine learning?
Le machine learning est un ensemble de méthodes qui apprennent des schémas à partir de données historiques pour faire des prédictions ou prendre des décisions sur de nouvelles données, comme prévoir la demande, repérer des transactions inhabituelles ou recommander des produits.
Le machine learning peut être précieux lorsqu'une décision est prise souvent, dépend de schémas dans les données et est aujourd'hui prise à l'aveugle ou pas du tout. Il peut aussi absorber beaucoup d'argent pour peu de résultats. La différence tient généralement à trois choses : une décision claire que le modèle soutient, suffisamment de données pertinentes, et une évaluation honnête face à une référence simple avant tout déploiement.
À qui s'adresse-t-elle ?
Commerce de détail et e-commerce
Prévisions de la demande, recommandations de produits et prédiction des retours.
Équipes fintech et finance
Scoring de risque, détection d'anomalies et catégorisation des transactions.
Entreprises SaaS
Prédiction du churn, scoring de leads et analyses fondées sur l'usage.
Logistique et opérations
Estimation des délais de livraison, planification de la capacité et prédiction de la maintenance.
Ce qui est inclus, et ce que vous conservez
Ce qui est inclus
- Cadrage du problème et indicateurs de réussite
- Audit des données et étude de faisabilité
- Modèles de référence et règles de comparaison
- Feature engineering
- Entraînement et réglage des modèles
- Évaluation sur des données réservées
- Rapports d'explicabilité
- Déploiement sous forme d'API ou de traitement par lots
- Surveillance de la dérive des données et de la précision
- Pipeline de réentraînement
- Documentation et fiches de modèle (model cards)
Ce que vous recevez
Remis en fin de mission. À vous pour toujours.
- Un rapport de faisabilité avec les résultats de référence
- Modèles entraînés et code d'entraînement
- Service de prédiction ou traitement par lots déployé
- Tableaux de bord de surveillance et alertes
- Documentation du modèle décrivant les données, la performance et les limites
Commencer par la décision, puis les données
Tout modèle utile soutient une décision : quelle quantité de stock commander, quels clients contacter, quelles transactions examiner. Nous définissons cette décision, la façon dont elle est prise aujourd'hui et ce que vaut une meilleure décision avant de choisir une technique. Cela permet de dire ensuite si le modèle a aidé.
Nous vérifions ensuite les données. Y a-t-il assez d'historique ? Contient-il le signal ? Les étiquettes sont-elles fiables ? Une courte phase de faisabilité répond à ces questions à moindre coût et évite des mois de travail sur un problème que les données ne peuvent pas soutenir.
Battre d'abord une référence simple
Un modèle complexe ne vaut la peine que s'il bat nettement quelque chose de simple, comme les ventes de la même semaine l'an dernier ou une règle que votre équipe utilise déjà. Nous construisons toujours cette référence et comparons sur des données que le modèle n'a pas vues. Parfois la méthode simple gagne, et nous vous le dirons.
Machine learning classique ou grand modèle de langage ?
| Problem | Généralement le plus adapté |
|---|---|
| Prévoir des chiffres à partir de l'historique | Séries temporelles classiques ou modèles de gradient boosting |
| Scorer ou classer des enregistrements structurés | Gradient boosting comme XGBoost ou LightGBM |
| Comprendre ou générer du texte | Grands modèles de langage, parfois affinés |
| Répondre à des questions à partir de documents | Génération augmentée par la recherche (RAG) |
| Repérer des événements inhabituels | Modèles de détection d'anomalies combinés à des règles |
Les modèles se dégradent, donc nous les surveillons
Le comportement des clients, les prix et les processus changent, et un modèle entraîné sur les données de l'an dernier devient peu à peu faux. Nous surveillons les données d'entrée et la qualité des prédictions, alertons en cas de dérive et mettons en place un processus de réentraînement pour que le modèle reste utile.
Équité, confidentialité et explicabilité
Les modèles qui touchent des personnes, comme le crédit, le recrutement ou la tarification, demandent un soin supplémentaire. Nous vérifions les écarts de performance entre groupes, n'utilisons que des données que vous avez le droit d'utiliser pour cet usage et fournissons des explications sur les facteurs qui déterminent les prédictions. Certains usages sont réglementés, et vos conseillers juridiques confirment les obligations applicables.
S'intégrer à vos systèmes
Un modèle qui vit dans un notebook n'aide personne. Nous déployons les prédictions là où les décisions se prennent : sous forme d'API appelée par votre application, de traitement nocturne qui écrit des scores dans votre CRM, ou de tableau de bord utilisé par vos planificateurs. L'intégration est planifiée dès le départ afin que le résultat du modèle arrive sous une forme exploitable.
Signes que le machine learning pourrait aider
- Une décision est prise souvent, à grande échelle
- Vous disposez de données historiques sur les résultats passés
- Les décisions actuelles reposent sur l'intuition ou des règles fixes
- De petites améliorations représentent de vraies sommes
- Quelqu'un agira sur la base des prédictions
Comment fonctionne le machine learning, étape par étape
Chaque étape produit un résultat clair que vous pouvez relire. Le calendrier est convenu dans votre devis.
- 1
Cadrer
Décision, indicateur de réussite et contraintes convenus.
- 2
Faisabilité
Audit des données et résultats de référence.
- 3
Modèle
Variables, entraînement et évaluation sur des données inédites.
- 4
Deploy
API, traitement par lots ou intégration dans vos outils.
- 5
Surveiller
Suivi de la dérive et de la précision avec alertes.
- 6
Améliorer
Réentraînement et itération selon les résultats.
Les outils, et ce qui détermine votre devis
Le prix dépend de votre projet et est convenu dans votre devis. Voici ce qui le fait varier.
| Facteur | Pourquoi c'est important |
|---|---|
| Maturité des données | Des données propres et accessibles raccourcissent le travail ; des données dispersées nécessitent d'abord de l'ingénierie. |
| Complexité du problème | Certains problèmes demandent plusieurs modèles ou des approches sur mesure. |
| Exigences de précision | Des enjeux plus élevés demandent plus d'évaluation et de garde-fous. |
| Déploiement | Les API en temps réel demandent plus d'ingénierie que des scores par lots. |
| Surveillance et réentraînement | L'exploitation continue ajoute de l'infrastructure et du support. |
| Réglementation | Les usages réglementés demandent de la documentation et des revues supplémentaires. |
| Domaine | Tools |
|---|---|
| Modelling | Python, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, statsmodels |
| Données | pandas, Polars, dbt, BigQuery, PostgreSQL |
| Déploiement | FastAPI, Docker, AWS SageMaker, Vertex AI, Modal |
| Suivi et surveillance | MLflow, Evidently, Weights & Biases |
Erreurs courantes à éviter
Ce qui tourne le plus souvent mal, et comment un bon projet l'évite.
Commencer par l'algorithme
Choisissez d'abord la décision et l'indicateur ; la technique suit.
Tester sur les données d'entraînement
Les modèles ont toujours l'air bons sur les données qu'ils ont vues. Évaluez sur des données réservées.
Aucune référence
Sans comparaison simple, impossible de savoir si le modèle aide.
Déployer et oublier
Les modèles dérivent. Surveillez et réentraînez.
Questions fréquentes
De combien de données avons-nous besoin ?
Cela dépend du problème. Une courte phase de faisabilité examine vos données et vous dit honnêtement si elles suffisent.
Pouvez-vous garantir la précision ?
Personne ne le peut avant d'avoir vu les données. Nous indiquons la performance attendue sur des données réservées et la comparons à une référence simple.
Utilisez-vous ChatGPT ou des modèles similaires ?
Pour les problèmes de texte, les grands modèles de langage sont souvent le bon outil. Pour les chiffres et les données structurées, les modèles classiques sont généralement meilleurs et moins chers.
Le modèle peut-il expliquer ses prédictions ?
Oui, dans une mesure utile. Nous fournissons des explications sur les facteurs qui déterminent les prédictions, globalement et pour des cas individuels.
Où le modèle s'exécute-t-il ?
Dans votre compte cloud ou le nôtre selon accord, sous forme d'API, de tâche planifiée ou au sein d'un système existant.
Que se passe-t-il quand les données changent ?
La surveillance détecte la dérive et un processus de réentraînement met le modèle à jour, avec des contrôles avant la mise en ligne d'une nouvelle version.
Pouvez-vous travailler avec notre équipe data ?
Oui. Nous pouvons piloter le projet ou appuyer votre équipe sur des travaux précis de modélisation, de déploiement ou de surveillance.
À qui appartient le modèle ?
À vous, ainsi que le code d'entraînement et la documentation, une fois le projet payé.
Construisez-vous des modèles pour des décisions réglementées ?
Nous le pouvons, avec de la documentation supplémentaire, des contrôles d'équité et une revue humaine. Vos conseillers juridiques confirment les obligations précises.
Comment est tarifé le développement de machine learning ?
Il est chiffré par phase, en commençant par une étude de faisabilité, afin que vous ne vous engagiez dans le développement complet que lorsque les données semblent prometteuses.
Pouvez-vous améliorer un modèle que nous avons déjà ?
Oui. Nous examinons les données, les variables et l'évaluation, comparons à une référence et proposons des améliorations ciblées.
Comment savoir si le modèle vaut la peine d'être déployé ?
Nous le comparons à la référence sur des données réservées et estimons la valeur de meilleures décisions, pour que vous puissiez décider avec des chiffres.
Pouvez-vous construire un système de recommandation pour notre boutique ?
Oui, des simples règles « souvent achetés ensemble » aux modèles personnalisés, testés face à vos recommandations actuelles.
Services associés
Ingénierie des données
Pipelines et entrepôts de données qui garantissent la fiabilité de vos données.
Vision par ordinateur
Reconnaissance d'images et de vidéos, inspection et OCR.
Systèmes RAG
Une IA qui recherche dans vos documents et les cite.
Analyse de données
Des données propres, une analyse claire et des décisions défendables.
Intégration d'API d'IA
Des modèles de langage, de vision et de parole dans vos logiciels.
Machine learning par secteur
Découvrez ce que vos données peuvent prédire.
Dites-nous ce dont vous avez besoin. Vous recevez une évaluation honnête, un plan clair et un devis écrit. La première consultation est toujours gratuite.
- Et ensuite ?
- 1Vous nous dites ce dont vous avez besoin
- 2Nous nous efforçons de répondre sous 24 heures avec des questions
- 3Vous recevez un devis écrit pour votre projet