Conseil Machine Learning & IA
Où appliquer le ML pour un ROI mesurable — sans suringénierie
Pourquoi un conseil ML et IA
Le ML et l'IA sont partout — mais la plupart des équipes ne savent pas par où commencer, combien cela devrait coûter, ni quelle approche (pipeline managé vs API LLM hébergée vs open-source auto-hébergé) correspond à leurs contraintes. Nous livrons des systèmes ML et LLM depuis plus d'une décennie, et nous vous dirons clairement quels cas d'usage offriront un retour sur investissement pour votre entreprise — et lesquels relèvent du hype.
Après une consultation avec nous, vous saurez quelle approche convient, quelle infrastructure vous est réellement nécessaire et quel budget prévoir — vous pourrez alors décider « build vs buy » sans deviner.
Nos clients utilisent le conseil ML & IA pour :
- choisir l'approche adaptée — plateformes ML managées, APIs LLM hébergées, ou modèles open-source auto-hébergés
- évaluer le ROI avant de s'engager dans un build complet
- choisir le bon modèle pour le cas d'usage (RAG, fine-tuning, workflows agentiques, ML classique)
- concevoir les pipelines de données et de retrieval — confidentialité, souveraineté, latence, coût
- auditer des fonctionnalités IA existantes — précision, taux d'hallucination, sûreté des prompts
- ajouter des fonctionnalités ML/IA à des applications web et mobiles existantes
- mener des analyses de données avancées et les transformer en décisions business
Comment le ML et l'IA sont utilisés dans différents secteurs :
- Banque et fintech : détection de fraude, authentification biométrique, modélisation du risque, revue de documents assistée par LLM (KYC, contrats, rapports financiers).
- Marketing : segmentation client, recommandations personnalisées, variations de copy génératives, analyse de sentiment à grande échelle.
- Retail : prévision de la demande, systèmes de recommandation, assistants de shopping conversationnels ancrés dans votre catalogue (RAG).
- Santé : imagerie médicale, découverte de médicaments, RAG sur protocoles cliniques, résumé de dossiers patients et de rapports d'essais.
- Opérations & travail de la connaissance : RAG sur wikis et contrats internes, triage de tickets, workflows agentiques pour tâches répétitives, copilotes internes.
- Industrie & IoT : maintenance prédictive, contrôle qualité par vision, détection d'anomalies sur flux capteurs.
Contactez-nous pour une consultation ML & IA. Nous construisons aussi les systèmes que nous recommandons — voir notre page Machine Learning & IA pour les stacks et couches de déploiement que nous livrons.