AI/ML
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En quoi ça consiste
Les modèles de deep learning sont des réseaux de neurones multicouches entraînés à apprendre des représentations hiérarchiques à partir de données brutes — images, audio, séries temporelles ou texte — permettant la reconnaissance de motifs et la prédiction sur des tâches qui ne peuvent pas être résolues avec des caractéristiques conçues manuellement.
Ce que vous obtenez
Tous les problèmes de ML ne nécessitent pas du deep learning, et tous les problèmes de deep learning ne nécessitent pas un transformer. CNN pour les données spatiales, RNN et transformers pour les séquences, réseaux de neurones sur graphes pour les données relationnelles — nous sélectionnons les architectures en fonction de la structure des données, du budget d'entraînement et des exigences d'inférence, et non en fonction de ce qui est actuellement populaire.
Nous gérons l'ensemble du cycle de vie du modèle : curation et prétraitement des jeux de données, conception d'architecture, entraînement accéléré par GPU sur infrastructure cloud, optimisation des hyperparamètres, quantification et élagage pour le déploiement, et monitoring en production. Tout est reproductible — jeux de données versionnés, expériences suivies, runs d'entraînement documentés.
La production est intégrée dès le départ. Un modèle qui atteint 97% de précision sur un jeu de test mais s'exécute en 500ms sur le serveur d'inférence n'est pas un modèle de production. Nous fixons des objectifs de latence et de débit lors du cadrage et les validons avant la livraison.
Capacités clés
Chaque mission est cadrée selon vos exigences — voici les capacités essentielles que nous apportons.
Transfer learning et adaptation de domaine
Compression de modèles : quantification, élagage, distillation
Entraînement accéléré par GPU sur infrastructure cloud
Suivi d'expériences avec MLflow et Weights & Biases
Pipelines d'entraînement reproductibles avec DVC
Notre processus
Une approche structurée, pilotée par l'ingénierie, qui va de la compréhension de vos objectifs à un système en production — sans surprises à la livraison.
Mission type
8–16 SEMAINES
Nous cartographions vos objectifs, vos contraintes et votre infrastructure existante. Le périmètre est défini et les critères de succès sont convenus avant tout développement.
Nous concevons l'approche technique, sélectionnons les bons outils et produisons un plan de livraison par jalons sans ambiguïté.
Développement itératif avec des démos régulières. Revues de code, couverture de tests et documentation se font en parallèle — pas à la fin.
Mise en production avec configuration du monitoring et documentation de transfert. Nous restons proches durant les premières semaines après le lancement.
Construit avec
FAQ
Le deep learning est justifié lorsque le signal dans vos données est de haute dimension et hiérarchique — images, audio, flux de capteurs bruts, texte non structuré — et lorsque vous disposez de suffisamment de données pour justifier l'entraînement. Pour des données tabulaires de moins de 100K lignes, les arbres à gradient boosting surpassent généralement le deep learning et sont plus rapides à développer.
Les affinages simples par transfer learning peuvent être réalisés en quelques heures. L'entraînement d'un grand modèle à partir de zéro sur un jeu de données personnalisé peut prendre de quelques jours à plusieurs semaines sur des clusters GPU. Nous optimisons le coût d'entraînement en utilisant la plus petite architecture viable et une initialisation pré-entraînée chaque fois que possible.
À vous. Tous les artefacts du modèle, le code d'entraînement et les pipelines de données vous sont livrés et constituent votre propriété intellectuelle. Nous ne conservons aucun droit sur les modèles entraînés sur vos données.
Travaillez avec nous
Partagez ce que vous construisez — nous répondrons sous un jour ouvré avec des questions ou un aperçu de proposition.
