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Data scientist à son bureau étudiant des graphiques colorés sur un grand écran

Data & IA

Services de data science

Transformez les données que votre entreprise collecte déjà en prévisions, en recommandations et en décisions concrètes. Une équipe dirigée par ses fondateurs s’en charge, avec un ingénieur senior aux commandes, de la première question à la mise en production.

Parler aux fondateurs

Pourquoi choisir Authect comme partenaire en data science

La plupart des projets de data science n’échouent pas à cause des mathématiques. Ils échouent parce que le modèle ne sort jamais du notebook, répond à une question que personne n’a posée, ou n’inspire pas confiance à ceux qui doivent s’en servir. Nous partons de la décision que vous voulez améliorer, puis nous remontons jusqu’aux données et au modèle qui la soutiennent.

Nous associons statistiques et machine learning à une ingénierie logicielle solide, pour qu’un modèle prometteur devienne un service fiable au cœur de vos produits et de vos processus. Chaque projet est piloté par un ingénieur senior, les fondateurs restent impliqués dès le premier atelier, et le code, les modèles et les pipelines de données vous appartiennent dès le premier jour.

Avis clients

Travailler avec Authect a transformé notre infrastructure numérique. Leur équipe technique a livré notre plateforme d’algorithmes de trading, pourtant complexe, deux semaines avant la date prévue, sans rien céder sur la qualité du code ni sur la conformité en matière de sécurité. Une communication fluide et une expertise technique pointue : ils sont devenus un véritable partenaire stratégique.
Dmitry SokolovHead of Product, FinTech Solutions

Découvrez ce que vos données peuvent vous apprendre, directement avec les fondateurs qui construiront les modèles.

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Nos services

Nos services de data science

La data science est au centre de plusieurs services complémentaires. Nous les combinons selon les besoins de votre projet, avec un seul ingénieur senior responsable de l’ensemble.

Développement IA

Nous intégrons l’intelligence artificielle aux logiciels que vous utilisez déjà : des assistants qui répondent aux questions à partir de vos propres documents, des fonctionnalités qui classent, résument ou extraient de l’information, et des outils qui libèrent votre équipe des tâches répétitives. Chaque fonctionnalité est conçue autour d’un vrai processus, testée sur de vrais exemples et relue par un ingénieur avant sa mise en ligne.

Deux collègues à une table haute avec un ordinateur portable, des post-it et un logigramme imprimé
Développement en machine learning

Des modèles sur mesure pour la prévision, le scoring, la classification, la recommandation et la détection d’anomalies, entraînés sur vos données et évalués selon les résultats qui comptent pour vous. Nous expliquons simplement ce qu’un modèle sait faire et ce qu’il ne sait pas faire, pour que ses utilisateurs sachent quand lui faire confiance.

Mains tapant au clavier devant un écran aux graphiques bleus, travail de machine learning
MLOps

Un modèle n’est utile que tant qu’il reste précis. Nous mettons en place les pipelines qui réentraînent, testent, déploient et surveillent vos modèles automatiquement, avec des alertes en cas de dérive des données ou des performances. Ils continuent ainsi de fonctionner longtemps après le lancement, sans qu’un data scientist ait à les surveiller.

Ingénieur portant un ordinateur portable dans une allée de salle serveurs bordée de baies et de voyants
Automatisation intelligente

Nous associons modèles et automatisation des processus pour prendre en charge le travail manuel et très encadré par des règles dans votre organisation : orienter les demandes, lire les documents, vérifier les données et préparer les rapports. Une personne n’intervient que lorsqu’un jugement est nécessaire.

Employé à un bureau bien rangé avec un ordinateur portable affichant du code, une tablette et un dossier

Ce que vous obtenez avec les services de data science d’Authect

À partir de vos questions et de vos données, nous construisons des modèles analytiques qui montrent où se trouvent les lacunes et les opportunités, puis nous les intégrons aux outils que vos équipes utilisent au quotidien.

En chemin, vous obtenez une vision claire de la circulation de vos données, des prédictions assez fiables pour agir, et de ce qu’il faudrait pour aller plus loin.

Chaque mission comprend :

  • Un module d’analyse et de modélisation construit autour de vos questions métier
  • Des modèles de prédiction et d’optimisation livrés sous forme de services, là où ils apportent de la valeur
  • L’intégralité du code source, la documentation et la logique derrière chaque modèle
  • Du conseil sur vos flux de données, ainsi que des rapports, des présentations et des séances de démonstration
  • Des objectifs de qualité définis avec vous avant le début de la modélisation
  • Le déploiement des modèles dans votre environnement de production
Collègues autour d'une table de réunion montrant des graphiques à barres et circulaires imprimés, à côté d'un ordinateur portable

Bénéfices

Comment la data science vous aide à atteindre vos objectifs

  1. 01

    Augmenter vos ventes grâce à vos propres données

    Des recommandations personnalisées, une tarification plus fine et la prédiction de l’attrition vous aident à fidéliser vos clients plus longtemps, à augmenter le panier moyen et à concentrer vos efforts commerciaux là où la conversion est la plus probable.

  2. 02

    Gérer l’entreprise plus efficacement

    Les prévisions de demande, d’effectifs et de stocks vous permettent de planifier ressources, budgets et marketing sur des faits plutôt qu’au jugé, et la maintenance prédictive repère les problèmes avant qu’ils ne coûtent cher.

  3. 03

    Maîtriser les risques en toute confiance

    Des modèles qui signalent les transactions inhabituelles, évaluent les risques et anticipent la demande alertent votre équipe à temps, pour qu’elle agisse avant qu’un petit problème ne devienne une perte.

  4. 04

    Améliorer les opérations au quotidien

    De la charge du centre d’appels aux niveaux de stock en entrepôt, l’analyse montre où vous perdez du temps et de l’argent, et les modèles d’optimisation proposent comment rééquilibrer.

  5. 05

    Offrir une expérience client plus intelligente

    Le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et le deep learning alimentent des assistants, une recherche et un self-service qui comprennent ce que veulent dire vos clients, à chaque point de contact.

Notre méthode

Notre processus en data science

Sept étapes mènent d’une question métier à un modèle en production. Un fondateur et un ingénieur senior vous accompagnent du début à la fin, pour que vous sachiez toujours ce que les données nous disent et quelle est la suite.

  1. 01

    Définition du problème et planification

    Nous nous réunissons avec vos parties prenantes pour définir la décision à améliorer, la manière de mesurer le succès, le périmètre, le calendrier et les personnes à impliquer.

  2. 02

    Collecte et exploration des données

    Nous rassemblons les données de vos systèmes, et de sources externes lorsque c’est utile, nous vérifions leur qualité et nous y cherchons tendances, lacunes et surprises avant toute modélisation.

  3. 03

    Préparation des données

    Nettoyage, jointure et transformation des données brutes en variables dont un modèle peut apprendre, chaque étape étant scriptée pour pouvoir être reproduite et auditée.

  4. 04

    Développement et entraînement des modèles

    Nous sélectionnons les approches adaptées au problème et aux données, des modèles statistiques simples au deep learning, puis nous les entraînons et les ajustons avec soin.

  5. 05

    Évaluation et tests

    Les modèles sont testés sur des données qu’ils n’ont jamais vues, et comparés entre eux et à une référence simple. Vous ne retenez que ce qui est réellement performant.

  6. 06

    Déploiement

    Nous intégrons le modèle retenu dans votre environnement de production, généralement sous forme d’API ou au sein d’une application existante, avec tests et documentation.

  7. 07

    Suivi et maintenance

    Une fois le modèle en service, nous suivons sa précision et son utilisation, recueillons les retours et le réentraînons quand les données évoluent, pour qu’il reste utile à mesure que votre activité change.

Prêt à transformer vos données en connaissances qui font mieux tourner votre entreprise ?

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Ce que nous prenons en charge

Data scientist dessinant au feutre des flèches et des schémas sur une paroi vitrée, à la douce lumière du jour

Ce dont nous nous occupons

  • Feuille de route et hypothèses

    Une feuille de route d’analyse et de modélisation, avec des hypothèses de départ tirées de vos besoins et d’un premier examen des données, pour tester en priorité les idées les plus prometteuses.

  • Accès aux données et conseil

    Nous organisons l’accès aux sources et aux ressources de données nécessaires, et nous vous conseillons sur la manière dont vos données sont utilisées, stockées et transformées tout au long du projet.

  • Analyse descriptive

    Des modules qui décrivent ce qui s’est passé et pourquoi, pour donner à votre équipe une vision commune et fiable des chiffres avant de faire la moindre prédiction.

  • Modules prédictifs et d’optimisation

    Des modèles qui prévoient ce qui va probablement se produire, une analyse factorielle qui montre ce qui en est la cause, et une optimisation qui recommande comment agir.

  • Validation et interprétation

    Nous rassemblons les enseignements, vérifions les performances de chaque modèle et expliquons les résultats simplement, avec des notes techniques et des rapports visuels adaptés à chaque public.

  • Déploiement prêt à l’emploi

    Des modèles packagés et déployés pour fonctionner dans vos systèmes existants dès le premier jour, et non comme un outil à part que votre équipe doit penser à ouvrir.

Secteurs

Cas d’usage de la data science par secteur

Santé

Du deep learning pour aider à l’analyse d’imagerie médicale, des modèles prédictifs qui signalent les patients nécessitant une attention plus rapide, des assistants virtuels pour les questions des patients et des plans de soins et de nutrition personnalisés, le tout avec une protection stricte des données de santé.

Médecin et patient consultant une tablette à un bureau, un stéthoscope à côté
Commerce de détail

Moteurs de recommandation, prévision de la demande, tarification et promotions dynamiques, recherche visuelle et vision par ordinateur pour le contrôle des rayons et la prévention de la fraude, ainsi que des assistants qui aident les clients à trouver ce qu’ils cherchent.

Mains emballant un pull en maille dans une boîte au comptoir d'un magasin, à côté d'un terminal de paiement
Médias et divertissement

Recommandation et personnalisation de contenus, analyse d’audience, campagnes ciblées, outils génératifs pour faciliter la production de contenus et modèles d’aide à la modération et à la protection du droit d’auteur.

Mains d’un monteur vidéo sur un clavier, une timeline de montage à l’écran
Fintech

Détection de la fraude, scoring de crédit et de risque, planification financière personnalisée, optimisation de portefeuille et reporting automatisé pour rester en règle avec les régulateurs.

Personne désignant un ordinateur portable affichant des graphiques, à côté de rapports imprimés et d’une tablette
Assurance

Des modèles d’aide à la souscription, au tri des sinistres et à la détection de la fraude, l’analyse des risques pour la prévention des pertes et des modèles de langage qui accompagnent agents et clients dans leurs questions sur les contrats.

Main tenant un smartphone pour photographier une bosse sur une voiture, les clés à la main
Logistique

Planification des tournées et optimisation de flotte, maintenance prédictive des véhicules et équipements, estimation des délais de livraison et prévisions de la demande pour approvisionner les entrepôts sans surstock.

Mains scannant un colis scotché avec un lecteur de codes-barres portable
Énergie

Prévision de la consommation et de la production, maintenance prédictive des installations et des actifs du réseau, détection d’anomalies sur les données de capteurs et modèles d’optimisation qui équilibrent coûts et capacité.

Ingénieur tenant une tablette devant une armoire électrique de commande ouverte

Méthodes

Nos méthodes et techniques

Nous choisissons la méthode la plus simple qui réponde bien à votre question. Parfois, c’est un graphique clair des données historiques ; parfois, un réseau de neurones. Vous saurez toujours pourquoi nous l’avons choisie.

  • Analyse descriptive

    Donner du sens aux données historiques pour montrer ce qui s’est passé, où et pourquoi, afin que rapports et décisions reposent sur des faits partagés par tous.

  • Analyse prédictive

    Prévoir la demande, l’attrition, le risque ou la qualité des leads, pour investir vos efforts et votre budget là où ils ont le plus de chances de porter leurs fruits.

  • Analyse prescriptive

    Peser les résultats probables pour recommander la meilleure action suivante, des commandes de stock à la tarification, plutôt que de laisser la dernière étape à l’intuition.

  • Algorithmes de machine learning

    Apprentissage supervisé pour la classification et la régression, apprentissage non supervisé pour la segmentation et la détection d’anomalies, choisis selon les données dont vous disposez.

  • Réseaux de neurones et deep learning

    Réseaux convolutifs et récurrents et transformers pour le langage, l’image, l’audio et les séquences, quand des modèles plus simples ne suffisent pas.

  • Optimisation des processus

    Associer modèles et automatisation pour fluidifier les processus répétitifs, afin que vos équipes consacrent leur temps aux cas qui demandent une intervention humaine.

Technologies

Les technologies que nous utilisons

Nous choisissons les outils en fonction de votre problème et de votre équipe, en privilégiant des technologies répandues et bien maintenues que vos propres ingénieurs pourront reprendre après nous.

Bureau de développeur bien rangé avec clavier mécanique, casque et écrans pour la data science
Langages

Python pour l'essentiel de la modélisation et du travail sur les données, SQL pour tout ce qui touche à l'entrepôt de données, et TypeScript ou d'autres langages quand un modèle doit vivre au sein d'une application.

Frameworks de machine learning

scikit-learn, XGBoost et LightGBM pour les données structurées ; PyTorch et TensorFlow pour le deep learning ; les bibliothèques Hugging Face pour les modèles de langage et de vision.

Traitement des données

pandas et Polars pour l'analyse, Apache Spark pour les grands volumes de données, et dbt pour les transformations qui doivent être testées et documentées.

Plateformes et entrepôts de données

Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift et PostgreSQL, selon l'endroit où se trouvent déjà vos données et ce que coûte leur exploitation.

Suivi des expériences et MLOps

MLflow et Weights & Biases pour les expériences et les registres de modèles, Airflow et des orchestrateurs similaires pour les pipelines, Docker et Kubernetes pour le déploiement.

Services d'IA dans le cloud

Les services de machine learning d'AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, utilisés quand ils font gagner du temps sans vous rendre captif.

Visualisation et reporting

Power BI, Tableau, Looker et des notebooks ou tableaux de bord web légers, pour que les résultats parviennent à ceux qui en ont besoin, sous une forme qu'ils utiliseront vraiment.

Services associés

Découvrez nos autres services data et IA

La data science donne le meilleur d'elle-même avec les bonnes fondations et les bons outils. Voici les services que nos clients y associent le plus souvent.

  • Stratégie data

    Un plan clair : quelles données collecter, comment les gouverner et quelles initiatives apporteront le plus de valeur en premier.

    Découvrir le service
  • Intelligence artificielle

    Des fonctionnalités d'IA pensées autour de vos processus et intégrées aux logiciels que vous utilisez déjà.

    Découvrir le service
  • IA générative

    Assistants, outils de contenu et compréhension de documents, construits sur des grands modèles de langage et ancrés dans vos propres données.

    Découvrir le service
  • Machine learning

    Des modèles sur mesure pour la prévision, la classification et la recommandation, conçus pour fonctionner de manière fiable en production.

    Découvrir le service
  • IA conversationnelle

    Des assistants écrits et vocaux qui comprennent ce que les gens veulent dire et passent la main à un humain quand il le faut.

    Découvrir le service
  • Automatisation intelligente

    Des processus qui combinent règles, modèles et humains pour libérer votre équipe des tâches répétitives.

    Découvrir le service
  • Traitement intelligent des documents

    Lecture, classement et extraction des données de factures, formulaires et contrats, avec une vérification humaine des cas particuliers.

    Découvrir le service
  • MLOps

    Des pipelines qui réentraînent, testent, déploient et surveillent vos modèles, pour qu'ils restent précis après le lancement.

    Découvrir le service
  • Business intelligence

    Des tableaux de bord et des rapports auxquels vos équipes font confiance, construits sur une source de vérité propre et bien modélisée.

    Découvrir le service
  • Data engineering

    Les pipelines, entrepôts de données et contrôles de qualité dont dépendent chaque modèle et chaque rapport.

    Découvrir le service

FAQ

FAQ sur nos services de data science

Qu'est-ce que les services de data science ?

Les services de data science vous aident à tirer de la valeur de vos données grâce aux statistiques, au machine learning et à l'ingénierie logicielle. Concrètement, il s'agit d'explorer vos données, de construire des modèles qui prédisent, classent ou recommandent, puis d'intégrer ces modèles aux systèmes qu'utilisent vos équipes et vos clients, pour qu'ils pèsent sur de vraies décisions.

Quelle est la différence entre data science et analyse de données ?

L'analyse de données regarde surtout en arrière : elle décrit ce qui s'est passé et pourquoi, généralement au moyen de rapports et de tableaux de bord. La data science va plus loin : elle utilise des modèles pour prédire ce qui va probablement se passer et recommander quoi faire. La plupart des projets ont besoin des deux, et nous commençons souvent par l'analyse pour nous assurer que tout le monde a confiance dans les chiffres avant d'y construire des modèles.

Quelles sont les étapes d'un projet de data science ?

Nos projets suivent sept étapes : définir le problème, collecter et explorer les données, les préparer, construire et entraîner les modèles, les évaluer et les tester, déployer le meilleur en production, puis le surveiller et le maintenir. Nous convenons dès le départ de la mesure du succès, pour que chaque étape soit jugée à l'aune du même objectif.

De combien de données avons-nous besoin pour commencer ?

Moins qu'on ne le croit souvent, mais elles doivent être pertinentes. Un historique solide de transactions ou de données opérationnelles propres suffit souvent pour faire de la prévision, et les modèles de langage et de vision actuels peuvent fonctionner avec bien moins d'exemples. Dans les premières semaines, nous évaluons ce dont vous disposez et vous disons honnêtement si cela permet d'atteindre l'objectif.

À qui appartiennent les modèles et le code ?

À vous, dès le premier jour. Le code source, les modèles entraînés, les pipelines de données et la documentation sont hébergés dans des dépôts et des comptes cloud à votre nom, pour que votre équipe ou tout futur partenaire puisse les exploiter et les améliorer sans dépendre de nous.

Comment vous assurez-vous qu'un modèle est fiable ?

Nous testons chaque modèle sur des données qu'il n'a jamais vues, nous le comparons à une référence simple et nous vérifions son comportement selon les différents groupes et les cas particuliers. Nous expliquons les résultats en termes simples et, une fois le modèle en production, nous surveillons sa précision et vous alertons dès que les données commencent à dériver.

Parlez-nous de ce que vous construisez. Un fondateur vous répond sous un jour ouvré, et le construit avec vous.

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