Data & IA
Services de développement en machine learning
Transformez les données que votre entreprise collecte déjà en modèles qui prédisent, recommandent, détectent et automatisent. Ils sont conçus et exploités par une équipe menée par ses fondateurs, avec un ingénieur senior sur chaque projet.
Parler aux fondateursCe que vous apporte le développement machine learning d'Authect
Le machine learning donne le meilleur de lui-même sur les questions auxquelles vos données répondent mieux qu'une règle empirique : quels clients sont sur le point de partir, combien de stock commander, quelle transaction semble anormale. Nous vous aidons à identifier ces questions, puis nous construisons des modèles qui y répondent de façon fiable, dans les outils que votre équipe utilise déjà.
Vous travaillez directement avec les fondateurs et un ingénieur senior qui prennent en charge tout le parcours : préparation des données, modélisation, évaluation, déploiement et suivi. Nous expliquons comment chaque modèle arrive à ses résultats, en des termes sur lesquels votre équipe peut agir, et nous le comparons à votre façon de travailler actuelle. Vous savez ainsi s'il vous aide vraiment.
Les modèles, le code d'entraînement et les pipelines de données sont hébergés sur vos propres comptes dès le premier jour, et documentés pour que votre équipe puisse les réentraîner et les faire évoluer sans nous.
Nos services
Nos services de développement en machine learning
D'un simple modèle de prévision à un ensemble complet de fonctionnalités ML dans votre produit, nous couvrons les techniques dont la plupart des problèmes métier ont besoin.
Développement de modèles ML sur mesure
Modèles de classification, de régression, de prévision et de classement entraînés sur vos données, choisis pour leur précision et pour la facilité avec laquelle votre équipe peut les comprendre et les maintenir.
IA conversationnelle et chatbots
Automatisation intelligente
Traitement du langage naturel
Deep learning et réseaux de neurones
Vision par ordinateur
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 SolutionsRésolvez un problème métier difficile avec un modèle construit sur vos propres données. Parlez-en aux fondateurs.
Nous contacterAvantages
Ce que le machine learning apporte à votre entreprise
- 01
Des décisions fondées sur des faits
Les modèles transforment les données historiques en prévisions, scores et recommandations. Nous montrons quels facteurs déterminent chaque résultat, pour que les managers puissent le mettre en regard de leur propre expérience.
- 02
Des processus et des opérations simplifiés
Les tâches répétitives de tri, de rapprochement et de vérification passent à des modèles qui s'exécutent en quelques secondes. Votre équipe se concentre sur les cas qui demandent vraiment une personne.
- 03
Une personnalisation que vos clients remarquent
Des recommandations, des résultats de recherche et des offres adaptés au comportement de chaque client, pour qu'il trouve plus vite ce qu'il cherche et revienne plus souvent.
- 04
Des risques repérés plus tôt
Les modèles prédictifs alertent tôt les équipes risques, finance et opérations sur l'attrition, les défauts de paiement, les retards et les pannes, quand il est encore temps d'agir.
- 05
Une meilleure sécurité des données et des sites
Détection d'anomalies sur les connexions, les paiements et le trafic réseau, et vision par ordinateur qui signale les activités inhabituelles sur site, avec des alertes transmises aux personnes responsables.
- 06
Des modèles qui restent précis
Un suivi de la dérive des données et de la baisse de précision, avec des pipelines de réentraînement en place, pour qu'un modèle qui fonctionne le jour du lancement fonctionne encore un an plus tard.
Secteurs
Cas d'usage du machine learning par secteur
Commerce de détail
Segmentation clients et analyse des comportements, prévision de la demande et des ventes, tarification dynamique, systèmes de recommandation, modèles d'attribution des dépenses marketing, gestion automatisée des stocks et analyse de la fréquentation par vision par ordinateur.
Fintech
Détection de fraudes et d'anomalies, scoring de crédit en temps réel, prédiction de l'attrition, évaluation du risque de crédit, analyse de portefeuille et automatisation des tâches transactionnelles fondées sur des règles, avec des explications utiles lors des contrôles réglementaires.
Assurance
Modèles de risque pour la souscription et la tarification, tri des sinistres, signaux de fraude sur les déclarations suspectes, modèles de valeur vie client et de fidélisation, et extraction de documents pour un traitement plus rapide.
Logistique
Planification d'enlèvements et de livraisons multi-arrêts, optimisation dynamique des itinéraires, analyse de flotte, prévision de la demande et planification des capacités, estimation des heures d'arrivée et affectation des emplacements en entrepôt.
Agriculture
Prévision des rendements à partir des données météo, sol et satellite, suivi des cultures et du bétail par vision par ordinateur, prédiction de la valeur génétique et modèles d'aide à la planification de l'irrigation et des intrants.
Santé
Scores de risque patient et prédiction des réhospitalisations, prévision des plannings et des capacités, aide à la lecture d'images et de signaux médicaux, toujours avec une validation des résultats par les cliniciens.
Automobile
Maintenance prédictive à partir des données des véhicules et des capteurs, contrôle qualité sur les lignes de production, prévision de la demande de pièces et modèles d'utilisation de flotte pour les services de location et de partage.
Notre méthode
Notre méthode pour des modèles de machine learning durables
Un modèle n'est utile qu'une fois en service dans votre entreprise, et adopté par ceux qui s'en servent. Notre méthode vise cet objectif, pas une démo.
Études de cas
Projets récents d’Authect
Mobile AppReact NativeSupabaseBredinoBredino\u00a0: plateforme vérifiée de mise en relation et d'élevage pour animaux de race39Écrans de l'app100%Documents vérifiés109Tests automatisés
FintechTradingArtificial IntelligenceSmartTraderSmartTrader : plateforme d’analyse technique et de trading automatisé100 k+Traders actifs< 20 msLatence50+Outils intelligents
HospitalityFoodTechSaaSFoodNotifyFoodNotify : plateforme de gestion F&B et d’automatisation des opérations en cuisine30 000+Établissements15%Baisse des coûts100+Intégrations
Technologies
Nos outils et frameworks de machine learning
Des outils ouverts et éprouvés, pour lesquels votre équipe peut recruter et qu'elle peut maintenir, sur le cloud de votre choix.
Langages et bibliothèques
Python avec pandas, NumPy et Polars pour le travail sur les données, et scikit-learn, XGBoost et LightGBM pour les modèles classiques qui résolvent la plupart des problèmes métier.
Deep learning
PyTorch et TensorFlow pour les réseaux de neurones, et des modèles préentraînés issus de la communauté open source, que nous affinons sur vos données.
Modèles de langage et de vision
Grands modèles de langage d'OpenAI, d'Anthropic, de Google et de familles open source pour les tâches textuelles, et modèles de vision pour la détection, la segmentation et la lecture de documents.
Pipelines de données
SQL, dbt et des outils d'orchestration comme Airflow ou Dagster, qui alimentent l'entraînement et la prédiction avec des données propres et versionnées issues de votre entrepôt ou de votre lac de données.
Suivi des expérimentations et MLOps
MLflow ou Weights & Biases pour suivre les expérimentations, des registres de modèles pour gérer les versions, et des pipelines CI qui testent et déploient les modèles comme n'importe quel autre code.
Cloud et mise à disposition
AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, avec des modèles servis via des conteneurs, des endpoints serverless ou sur des appareils edge, selon vos besoins en latence et en coût.
FAQ
FAQ sur le machine learning
Qu'est-ce que le développement en machine learning ?
Le développement en machine learning consiste à construire des modèles qui apprennent de vos données pour prédire, recommander, détecter et automatiser. Par exemple : prévoir la demande, repérer les clients sur le point de partir, signaler les transactions suspectes ou lire des documents et des images. Nous prenons en charge tout le parcours, de la préparation des données et de la modélisation à l'évaluation, au déploiement et au suivi, pour que le modèle fonctionne dans les outils que votre équipe utilise déjà.
Comment savoir si notre problème se prête au machine learning ?
Il s'y prête si vos données peuvent répondre à la question mieux qu'une règle empirique. Lors d'une analyse du problème et des données avec les fondateurs, nous définissons la décision que le modèle doit éclairer, la façon de le mesurer et les données disponibles, et nous vérifions leur qualité et leurs lacunes avant de promettre quoi que ce soit. Nous testons ensuite des modèles face à une référence simple, pour que vous sachiez si la complexité supplémentaire en vaut la peine.
Combien de temps faut-il pour construire un modèle de machine learning ?
Cela dépend du problème et de l'état de vos données. Nous partons d'une référence simple, testons des modèles plus avancés face à elle, évaluons les résultats avec votre équipe, puis déployons et assurons le suivi. La référence vous indique tôt si l'idée mérite d'être poursuivie ; la mise en production prend plus de temps, selon les intégrations ainsi que les seuils et solutions de repli dont vous avez besoin.
Combien coûte le développement en machine learning ?
Cela dépend du périmètre : le problème, le volume de préparation des données nécessaire, les intégrations et la façon dont le modèle est servi et suivi. Nous chiffrons chaque projet individuellement après un échange de cadrage gratuit avec les fondateurs, une fois que nous avons examiné vos données. Pour une première estimation de la partie développement, essayez le simulateur de coût de développement logiciel sur notre site.
Comment les modèles restent-ils précis après le lancement ?
Nous surveillons la précision et la dérive des données en production, et nous réentraînons les modèles sur des données récentes selon un calendrier défini, ou plus tôt si la réalité dont ils ont appris évolue. Chaque modèle est versionné, avec contrôle des accès et la journalisation nécessaire pour tracer chaque prédiction. Les modèles sont testés et déployés via des pipelines CI comme n'importe quel autre code, pour que leur précision ne se dégrade pas discrètement après le lancement.
Sommes-nous propriétaires des modèles et des pipelines de données ?
Oui. Les modèles, le code d'entraînement et les pipelines de données sont hébergés sur vos propres comptes dès le premier jour, et documentés pour que votre équipe puisse les réentraîner et les faire évoluer sans nous. Nous travaillons avec des outils ouverts et éprouvés pour lesquels votre équipe peut recruter, comme Python, scikit-learn, PyTorch et MLflow, sur AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud.