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Ingénierie des modèles

Nous exploitons la puissance des modèles d'IA pour stimuler l'innovation, rationaliser les opérations et débloquer de nouvelles sources de revenus, permettant ainsi à nos clients de garder une longueur d'avance dans un paysage de plus en plus concurrentiel et réglementé.

Notre approche

Au cœur de nos équipes d'ingénierie des modèles se trouve une expertise approfondie en apprentissage automatique. Nous développons et déployons des algorithmes avancés pour extraire des informations précieuses à partir de données complexes. Nos spécialistes maîtrisent les techniques d'apprentissage supervisé, non supervisé et de renforcement, nous permettant de relever divers défis dans de nombreux secteurs. Leur mission est de stimuler l'innovation et de favoriser la croissance grâce à des solutions d'IA avancées.

Architectures de modèles de pointe

Nous nous appuyons sur des architectures de modèles de pointe, telles que les grands modèles linguistiques, les modèles multimodaux et les modèles vision-langage, pour construire des systèmes intelligents adaptés à diverses applications. En combinant des sources d'information variées, comme le texte, les images, l'audio et la vidéo, nous offrons des interactions humaines avancées et assurons une intégration fluide dans les écosystèmes d'entreprise. Ces modèles sont conçus pour gérer la complexité et l'ambiguïté des données réelles, ce qui les rend extrêmement efficaces dans divers contextes commerciaux.

Collaboration avec les clients

Nos équipes collaborent étroitement avec les clients pour comprendre leurs défis spécifiques et leurs besoins uniques. Nous veillons à ce que nos solutions soient parfaitement alignées sur leurs objectifs commerciaux et adaptées à leurs exigences. Ce qui nous distingue, c'est notre capacité à fusionner des technologies de modélisation avancées avec des approches traditionnelles, créant ainsi des solutions hautement personnalisées avec un excellent rapport performance/coût.

Gestion du cycle de vie des modèles

Grâce à notre expertise en exploitation de modèles, nous comblons le fossé entre la science des données et la production. Nous garantissons une gestion fluide du cycle de vie des modèles, incluant la formation, la gestion des versions, les tests, le déploiement, la surveillance de la dérive et le recyclage. Pour certaines charges de travail, nous recommandons d'utiliser des points d'extrémité de modèle sans serveur avec une mise à l'échelle à la demande. Cela permet de découpler la gestion de l'infrastructure du déploiement des modèles, rationalisant le processus de déploiement et optimisant l'utilisation des ressources.

Éthique et transparence

Les considérations éthiques sont au cœur de notre approche dans le développement et le déploiement des modèles. Nous préconisons des modèles transparents et explicables. Nos équipes s'engagent à maintenir les plus hauts niveaux de confidentialité, de sécurité et de robustesse des données, assurant ainsi la confiance dans nos solutions. En promouvant une culture de l'IA responsable, nous permettons à nos clients de créer et de déployer des solutions bénéfiques pour la société, tout en minimisant les risques et les conséquences involontaires.

Confidentialité et sécurité

Pour les clients particulièrement préoccupés par la confidentialité, nous offrons des solutions de calcul de bout en bout sur des données cryptées, sans besoin de décryptage côté serveur. Nous utilisons des techniques cryptographiques puissantes, comme le chiffrement homomorphique (FHE), pour garantir que les données restent protégées tout au long du processus d'entraînement et d'inférence.

Cas d'usage

Notre expertise en ingénierie des modèles nous a permis de développer une plateforme avancée de prévision des réseaux pour un acteur majeur du secteur de l'énergie. Cette plateforme offre une précision et des insights sans précédent sur la dynamique des réseaux. Nous avons minutieusement conçu des modèles de prévision de la demande à court terme pour anticiper les variations de consommation d'énergie, et des modèles de prévision de la production pour prédire la génération à partir de diverses sources d'énergie.

Ces modèles ont été intégrés de manière à fournir une vision globale du réseau, facilitant ainsi la prise de décisions stratégiques. En nous appuyant sur des processus rigoureux de validation et d'optimisation, nous avons assuré la fiabilité et la robustesse de nos modèles. Cette approche a permis à notre client d'optimiser l'allocation des ressources, de réduire les temps d'arrêt et d'améliorer l'efficacité opérationnelle globale dans le secteur de l'énergie.

En utilisant des techniques statistiques avancées à une et plusieurs variables, notre équipe d'ingénierie des modèles a développé un système sophistiqué de notation des clients pour un acteur majeur du secteur de l'assurance. Nos modèles ne se contentaient pas d'être précis ; ils étaient également conçus pour être interprétables, assurant ainsi que les utilisateurs professionnels puissent comprendre le raisonnement derrière les scores attribués.

Nous avons méticuleusement intégré ces modèles au sein de flux de travail de type DAG (Directed Acyclic Graph), permettant une intégration fluide dans les processus métier existants. Cette approche a facilité une adaptation rapide et efficace aux structures opérationnelles en place.

En mettant l'accent sur l'interprétabilité et l'évolutivité des modèles, nous avons permis à notre client de :

  • Améliorer l'évaluation des risques : Nos modèles fournissent des scores de risque précis et faciles à interpréter, ce qui aide les assureurs à prendre des décisions plus éclairées.
  • Personnaliser les interactions avec les clients : En comprenant mieux les profils de risque, notre client peut adapter ses offres et services pour répondre aux besoins spécifiques de chaque client.
  • Accroître la rentabilité : Une évaluation précise des risques et une personnalisation efficace des services ont conduit à une meilleure gestion des ressources et à une augmentation de la rentabilité dans un marché de l'assurance très concurrentiel.

Notre expertise a ainsi permis à notre client de se doter d'un système de notation des clients performant et parfaitement intégré, qui soutient la prise de décision stratégique et améliore la performance globale de l'entreprise.

Nous avons développé des packages génériques pour les modèles d'apprentissage automatique, simplifiant ainsi le processus de développement et accélérant la mise sur le marché de nouveaux produits. En intégrant des pratiques de CI/CD et un système de versionnage robuste des modèles, nous avons garanti l'évolutivité et la maintenabilité de l'écosystème "Algo Factory". Grâce à une amélioration et une optimisation continues, nous avons permis à notre client de tirer pleinement parti de l'apprentissage automatique pour le développement de produits, l'engagement client et l'expansion du marché. Cette approche a favorisé l'innovation et renforcé l'avantage concurrentiel dans l'industrie cosmétique.

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