IA & données

Services de science des données

Des modèles de machine learning pour prévoir la demande, détecter les anomalies ou recommander le bon produit. Nous mesurons leur précision sur vos propres données avant la mise en production.

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Présentation

La science des données est au cœur de l'innovation. Nous combinons expertise statistique, compétences en programmation et connaissance de votre domaine pour extraire des insights précieux de vos données. De la classification à la prédiction, nous développons des solutions de science des données de bout en bout qui sont robustes, évolutives et prêtes pour la production.

Ce que vous y gagnez

Finance : Modèles d'évaluation du risque de crédit pour réduire les défauts de paiement

Commerce : Moteurs de recommandation de produits pour augmenter la valeur moyenne des commandes

Santé : Systèmes d'aide au diagnostic pour appuyer les soignants

Ce qui est inclus

Ce que nous mettons en place, selon le périmètre défini ensemble lors du cadrage.

Apprentissage supervisé

Régression et classification pour la modélisation prédictive
Apprentissage non supervisé

Clustering, réduction de dimensionnalité et détection d'anomalies
Apprentissage profond

Réseaux de neurones pour la reconnaissance de modèles complexes
Traitement du langage naturel

Analyse de texte, analyse de sentiments et compréhension du langage
Vision par ordinateur

Reconnaissance d'images, détection d'objets et analyse vidéo
Prévision de séries temporelles

Prédiction de la demande et analyse des tendances
Systèmes de recommandation

Suggestions de contenu et de produits personnalisés

Comment nous travaillons

Étape 01
Définition du problème & exploration des données

Nous définissons clairement le problème commercial, les métriques de succès et explorons les données disponibles pour évaluer la faisabilité.
Étape 02
Ingénierie des caractéristiques & préparation des données

Nous concevons des caractéristiques pertinentes, nettoyons les données, gérons les valeurs manquantes et préparons les ensembles de données pour la modélisation.
Étape 03
Développement & entraînement de modèles

Nous sélectionnons des algorithmes appropriés, entraînons plusieurs modèles et comparons les performances en utilisant des techniques de validation rigoureuses.
Étape 04
Évaluation & réglage de modèles

Nous évaluons les performances des modèles, optimisons les hyperparamètres et assurons la robustesse par validation croisée.
Étape 05
Déploiement & surveillance

Nous déployons les modèles en production, établissons des systèmes de surveillance et améliorons continuellement les performances en fonction des retours.

Les outils que nous utilisons

Nous choisissons chaque outil selon votre projet, votre équipe et votre budget.

Python: Langage principal avec scikit-learn, TensorFlow, PyTorch et Keras
TensorFlow: Framework d'apprentissage profond pour réseaux de neurones
PyTorch: Framework ML flexible pour la recherche et la production
Jupyter: Environnement de développement et documentation interactif
MLflow: Gestion du cycle de vie ML et suivi des expériences

Questions fréquentes

Les questions que l'on nous pose le plus souvent sur ce service.

L'analyse de données se concentre sur la description des tendances et modèles passés, tandis que la science des données utilise des algorithmes avancés et l'apprentissage automatique pour prédire les résultats futurs et automatiser les processus de prise de décision.

La taille de l'ensemble de données dépend de la complexité du problème. Les problèmes simples peuvent nécessiter des centaines d'exemples, tandis que l'apprentissage profond nécessite généralement des milliers. Nous pouvons utiliser l'apprentissage par transfert et des techniques d'augmentation de données pour les ensembles de données plus petits.

La précision dépend du problème et de la qualité de vos données. Nous la mesurons sur vos propres données avant la mise en production, et nous expliquons les limites du modèle.