Agents IA & Automatisation

Modèles de Machine Learning

Des modèles d'apprentissage automatique sur mesure qui transforment vos données en prévisions, scores et recommandations, validés par rapport à des références claires et surveillés une fois en production.

Parlons de votre projetDiscuter de votre projet de ML

Des modèles liés aux décisions que vous prenez

L'apprentissage automatique vaut la peine d'être développé lorsqu'une meilleure prédiction change une décision : quoi stocker, quelles transactions examiner, quels clients nécessitent de l'attention, quoi recommander. Nous développons des modèles sur mesure avec scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow, de la préparation des données à la production, et nous les testons par rapport à des références simples afin que vous sachiez ce que le modèle apporte. Vous recevez un modèle qui fonctionne au sein de vos systèmes, explique ses prédictions et est surveillé à mesure que vos données évoluent.

Ingénierie ML assistée par IA et dirigée par des experts

Comment l'IA assiste

  • L'IA assiste le profilage des données, rédige des scripts de nettoyage et suggère des caractéristiques, que les data scientists vérifient.
  • Les agents de codage rédigent des pipelines d'entraînement, du code d'évaluation et des API de service que les ingénieurs examinent.
  • L'IA résume les résultats des expériences et les schémas d'erreurs par segment pour examen par les ingénieurs.

Ce dont nos experts sont responsables

  • La formulation du problème, la mesure de succès et la référence qu'un modèle doit dépasser
  • Le choix des caractéristiques, les vérifications de fuite de données et la conception de la validation
  • L'examen de l'équité, et quelles prédictions nécessitent la revue d'une personne avant toute action
  • La promotion de chaque version de modèle en production

Le parcours d'un modèle, des données à la production

Cycle de vie typique d'un modèle prédictif ; les points de contrôle et les seuils sont convenus avec votre équipe pour chaque projet.

  1. Audit des données

    Profiler les enregistrements à partir desquels le modèle apprendra : couverture, qualité des étiquettes et champs qui divulguent le résultat.

  2. Référence

    Définir la méthode simple à battre, comme les chiffres de la période précédente ou votre règle actuelle.

  3. Entraînement

    Entraîner des modèles candidats sur un historique plus ancien, en gardant de côté la période la plus récente pour les tester.

  4. Évaluation hors ligne

    Les candidats sont évalués par rapport à la référence sur des données mises de côté, globalement et pour chaque segment important.

    Point de contrôle: Ne se poursuit que s'il bat la référence

  5. Déploiement fantôme ou limité

    Le modèle évalue des cas réels en arrière-plan, ou d'abord pour un petit groupe, pendant que les décisions actuelles se poursuivent.

    Point de contrôle: Vous approuvez un usage plus large

  6. Surveillance de la dérive

    La dérive des entrées et la qualité des prédictions sont suivies par rapport aux seuils convenus, avec des alertes lorsqu'un réentraînement devrait être envisagé.

Quand quelque chose échoue: Si un candidat ne bat pas la référence, ou si les résultats fantômes diffèrent des tests hors ligne, il n'est pas promu et la méthode actuelle continue de fonctionner.

Qui nous apporte un problème de prédiction

Les décisions de planification et de revue reposent encore sur des feuilles de calcul et des règles fixes, tandis que l'historique des ventes, des transactions ou des capteurs qui pourrait les affiner reste inutilisé dans vos bases de données.

  • Les équipes d'achat et de planification qui prévoient la demande à partir des ventes passées
  • Les analystes des risques et de la fraude qui décident quelles transactions ou réclamations examiner en premier
  • Les équipes de maintenance disposant de données de capteurs qui pourraient signaler tôt un équipement défaillant

Ce que vous recevez

Des données brutes à un modèle surveillé

  • Modèles de prévision et prédictifs

    Prévision des ventes, prédiction de la demande et scoring des risques, à l'aide de méthodes telles que le gradient boosting, Prophet ou les réseaux LSTM, choisies selon les résultats obtenus sur vos données.

  • Classification et détection d'anomalies

    Segmentation de la clientèle, détection de fraude et de spam, et détection de valeurs aberrantes dans les transactions, les données de capteurs ou le comportement des utilisateurs, avec des files d'attente de revue pour les cas signalés.

  • Moteurs de recommandation

    Recommandations collaboratives, basées sur le contenu ou hybrides pour les produits et les contenus, testées par rapport à des références simples avant le lancement.

  • Rapport d'évaluation et fiche de modèle

    Résultats sur données de validation et de backtest, erreurs par segment, explications avec SHAP ou importance des caractéristiques, et une fiche de modèle qui énonce les limites connues.

  • API de production ou traitements par lots

    Modèles servis sous forme d'API REST ou de traitements par lots planifiés, intégrés à vos systèmes, avec journalisation et versions publiées.

  • MLOps et surveillance de la dérive

    Surveillance de la dérive et des performances, pipelines de réentraînement, gestion des versions de modèles et tests A/B, afin que la qualité soit suivie à mesure que vos données évoluent.

Ce que le travail sur les modèles n'inclut pas

  • Le texte, les documents et les images sont pris en charge par le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur ; ce service modélise des enregistrements structurés tels que des commandes, des transactions et des relevés de capteurs.
  • Le texte généré, comme les résumés ou les réponses tirées de documents, relève de l'intégration de LLM ; les modèles ici prédisent des nombres, des scores ou des catégories à partir de votre historique.
  • L'entreposage de données à l'échelle de l'entreprise n'est pas inclus : nous préparons les données dont un modèle a besoin, et si l'historique n'a jamais été enregistré, sa collecte vient en premier.
  • L'approbation réglementaire des modèles utilisés dans les décisions de crédit, d'assurance ou de santé reste du ressort de votre équipe de conformité ; nous fournissons la fiche du modèle et les preuves d'évaluation pour leur examen.

Demandes de modélisation typiques

Scénarios types que nous cadrons, et non des études de cas clients.

  • Commandes de stock définies à partir de feuilles de calcul

    Les acheteurs définissent les quantités de commande à partir des chiffres de l'an dernier et de leur jugement. Nous testerions un modèle de prévision par rapport à cette méthode pour chaque groupe de produits et afficherions les quantités suggérées dans leur outil de planification, où les acheteurs les acceptent, les ajustent ou les rejettent.

  • Plus de transactions signalées que les analystes ne peuvent en vérifier

    Des règles de fraude figées signalent plus de transactions que l'équipe ne peut en examiner. Nous entraînerions un modèle de scoring sur les décisions d'examen passées, classerions la file d'attente par risque, et laisserions la décision finale sur chaque cas à un analyste.

  • Un modèle hérité de qualité inconnue

    Un modèle d'attrition laissé par un ancien employé fonctionne toujours, mais personne ne l'a mesuré récemment. Nous reconstruirions son évaluation sur des données récentes, le comparerions à une référence simple et ajouterions une surveillance de la dérive, afin que vous puissiez décider s'il faut le réentraîner ou le retirer.

Comment nous développons un modèle de ML

  1. 01

    Définition du problème

    Définir la décision que le modèle soutient, la mesure de succès, la référence à dépasser, et si l'apprentissage automatique est bien le bon outil.

  2. 02

    Préparation des données

    Auditer, nettoyer et étiqueter les données, concevoir les caractéristiques, et vérifier l'absence de fuites et de biais. Les lacunes dans les données sont signalées avant le début de l'entraînement.

  3. 03

    Entraînement et validation

    Entraîner et comparer des modèles candidats, les valider sur des données réservées et par segment, et consigner les résultats et les limites dans une fiche de modèle.

  4. 04

    Déploiement et surveillance

    Déployer sous forme d'API ou de traitement par lots, l'intégrer à vos systèmes, et surveiller la dérive et les performances, avec un réentraînement selon un calendrier convenu.

Deux façons de travailler avec les outils d'IA

Choisissez où les agents de codage IA peuvent traiter votre code pendant que nous développons. Le standard d'ingénierie est le même dans les deux cas.

Vous hésitez ? Nous vous en recommanderons un lors du cadrage. Comparer les options de livraison avec IA

Comment la conception, la QA et les opérations soutiennent votre modèle

  • Des prédictions sur lesquelles les gens peuvent agir

    Les designers façonnent la manière dont les scores, la confiance et les justifications apparaissent dans vos outils, ainsi que la façon dont le personnel peut outrepasser une prédiction, afin que le modèle soutienne les décisions au lieu de les masquer.

  • QA de l'ensemble du pipeline

    La QA vérifie la validation des données, les cas limites, les erreurs par segment et l'équité, et exécute des tests de régression avant la promotion d'un modèle réentraîné.

  • Une infrastructure dimensionnée au modèle

    Les DevOps gèrent le service, les tâches planifiées, la surveillance et le rollback. De nombreux modèles fonctionnent bien sur une infrastructure standard ; les GPU ne sont ajoutés que lorsque l'entraînement ou l'inférence l'exigent.

  • Réentraînement avec supervision

    Nous surveillons la dérive, réentraînons sur des données fraîches et comparons chaque nouvelle version à la version actuelle avant qu'elle ne la remplace, avec votre approbation lors de la promotion.

FAQ

Questions fréquemment posées

De combien de données avons-nous besoin ?

Cela dépend du problème, du niveau de bruit de vos données et du nombre de résultats que vous prédisez. Nous évaluons vos données lors de la définition du problème et vous indiquons si elles sont suffisantes, si un étiquetage supplémentaire serait utile, ou si une approche plus simple basée sur des règles vous servirait mieux.

Comment vérifiez-vous les biais et l'équité des modèles ?

Nous auditons les données d'entraînement, comparons les taux d'erreur entre les segments pertinents et documentons les limites connues dans une fiche de modèle. Des outils d'explicabilité tels que SHAP montrent quels facteurs orientent les prédictions. Lorsqu'une décision affecte significativement des personnes, nous concevons une revue humaine plutôt qu'une action automatique.

Que se passe-t-il lorsque nos données changent ?

La surveillance suit la dérive des entrées et la qualité des prédictions. Lorsque les performances tombent sous le seuil que vous avez approuvé, un pipeline de réentraînement produit une nouvelle version, qui est comparée au modèle actuel avant que quiconque ne la promeuve.

Nos données d'entraînement peuvent-elles rester dans notre environnement ?

Oui. L'entraînement et le service peuvent s'exécuter dans votre compte cloud ou sur une infrastructure que vous contrôlez, de sorte que les données peuvent y rester. Pour notre travail de développement, l'ingénierie IA privée / locale exécute les modèles de codage par IA à l'intérieur d'un périmètre convenu, tandis que l'ingénierie Claude Code / OpenAI Codex utilise des agents de codage commerciaux selon des conditions de compte convenues.

Transformez vos données en un modèle opérationnel

Apportez la décision que vous souhaitez améliorer et un échantillon de vos données. Nous évaluerons la faisabilité, la référence à dépasser et ce qu'il faut pour fonctionner en production.

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