Ingénierie des modèles

Au premier plan de nos équipes d'ingénierie des modèles se trouve une expertise approfondie en apprentissage automatique, où nous développons et déployons des algorithmes avancés pour extraire des informations précieuses à partir de données complexes. Nos équipes se spécialisent dans les techniques d'apprentissage supervisé, non supervisé et de renforcement, ce qui nous permet de relever un large éventail de défis dans divers secteurs. Leur mission est de stimuler et d'intensifier l'innovation et la croissance grâce à des solutions d'IA avancées.

Nous nous appuyons sur des architectures de modèles de pointe telles que les grands modèles linguistiques, les grands modèles multimodaux ou les modèles vision-langage pour construire des systèmes intelligents qui peuvent être adaptés à diverses applications ou secteurs. La combinaison de plusieurs sources d'information telles que le texte, les images, l'audio et la vidéo est essentielle pour fournir une interaction humaine avancée et permettre une intégration transparente dans les écosystèmes d'entreprise, en particulier dans les secteurs où le contenu multimodal joue un rôle crucial. Ces modèles sont conçus pour gérer la complexité et l'ambiguïté des données du monde réel, ce qui les rend très efficaces dans une variété de contextes commerciaux.

Nos équipes d'ingénierie des modèles travaillent en étroite collaboration avec les clients pour comprendre leurs défis et leurs exigences uniques, en veillant à ce que nos solutions soient adaptées à leurs besoins spécifiques et alignées sur leurs objectifs commerciaux. Ce qui nous distingue, c'est notre capacité à fusionner les technologies de modélisation avancées et les approches traditionnelles pour créer des solutions hautement personnalisées avec le meilleur rapport performance/coût.

Grâce à notre expertise en matière d'exploitation de modèles, nous comblons le fossé entre la science des données et la production, en garantissant une collaboration transparente, la reproductibilité, l'évolutivité, la gouvernance et la conformité dans le cycle de vie des modèles de bout en bout. Nous établissons des pratiques solides et mettons en œuvre des outils qui permettent une gestion, un déploiement et une surveillance efficaces des modèles tout au long de leur cycle de vie, ce qui englobe la formation, la gestion des versions (pour les données et les modèles), les tests, le déploiement, la dérive, la surveillance et le recyclage. Pour certaines charges de travail, nous suggérons de découpler la gestion de l'infrastructure du déploiement des modèles, en utilisant des points d'extrémité de modèle sans serveur avec une mise à l'échelle à la demande pour rationaliser le processus de déploiement et améliorer l'utilisation des ressources.

En outre, les considérations éthiques sont primordiales dans le développement et le déploiement des modèles. Nous préconisons des modèles transparents et explicables. Nos équipes s'attachent à maintenir les plus hauts niveaux de confidentialité, de sécurité et de robustesse des données, favorisant la confiance dans nos solutions. En encourageant une culture de l'IA responsable, nous permettons à nos clients de construire et de déployer des solutions qui profitent à la société tout en minimisant les risques et les conséquences involontaires.

Nos équipes soutiennent les clients qui ont les plus grandes préoccupations en matière de confidentialité en effectuant des calculs de bout en bout sur des données cryptées sans décryptage du côté du serveur (schéma d'entraînement et d'inférence préservant la confidentialité) à l'aide de techniques cryptographiques puissantes mais intensives en termes de calcul, telles que le FHE.