Ingénierie des modèles

Notre approche

Nous permettons à nos clients d'élaborer des modèles d'apprentissage automatique robustes et éthiques, de les déployer efficacement et de garantir des mises en œuvre de l'IA équitables et responsables. Nous décrivons ci-dessous nos principales méthodologies et stratégies pour atteindre l'excellence en matière d'ingénierie des modèles.

Supervisé / Non supervisé / RL

Notre expertise couvre divers paradigmes d'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé pour les données étiquetées, l'apprentissage non supervisé pour découvrir des modèles dans les données non étiquetées, et l'apprentissage par renforcement pour former des agents à prendre des décisions séquentielles. Nous concevons et développons des modèles adaptés à des cas d'utilisation spécifiques, en garantissant la précision, l'évolutivité et l'interprétabilité pour une prise de décision éclairée.

MLOps / LLMOps / LMMOps

Les opérations sur le cycle de vie des modèles (MLOps), les opérations sur le cycle de vie des modèles d'apprentissage (LLMOps) et les opérations de gestion du cycle de vie des modèles (LMMOps) sont essentielles pour gérer le cycle de vie de bout en bout des modèles d'apprentissage automatique. Nous mettons en place des processus et des outils robustes pour le développement, le déploiement, la surveillance et la gouvernance des modèles, afin de garantir la reproductibilité, l'évolutivité et la conformité tout au long du cycle de vie du modèle.

Inférence sans serveur

L'inférence sans serveur permet un déploiement efficace et rentable des modèles d'apprentissage automatique dans les environnements de production. Nous exploitons des plateformes informatiques sans serveur telles que AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions pour déployer des modèles en tant que microservices, permettant une mise à l'échelle à la demande et réduisant les frais généraux opérationnels. En découplant la gestion de l'infrastructure du déploiement des modèles, nous rationalisons le processus de déploiement et améliorons l'utilisation des ressources.

Bias

La prise en compte des biais dans les modèles d'apprentissage automatique est essentielle pour garantir la justice et l'équité dans les applications de l'IA. Nous utilisons des techniques telles que la sensibilisation, les algorithmes d'atténuation des biais et les cadres de surveillance des biais, afin de détecter et d'atténuer les biais à différents stades du cycle de vie du modèle. En promouvant la diversité et l'inclusion dans les données d'entraînement et l'évaluation des modèles, nous nous efforçons de construire des modèles robustes, transparents et impartiaux.

IA éthique

Les considérations éthiques sont primordiales dans le développement et le déploiement de l'IA. Nous défendons les principes éthiques de l'IA tels que la transparence, la responsabilité et le respect de la vie privée dès la conception. Nous mettons en œuvre des cadres et des lignes directrices en matière d'IA éthique afin de garantir que les systèmes d'IA s'alignent sur les valeurs sociétales et ne perpétuent pas les préjudices ou la discrimination. En encourageant une culture de l'IA responsable, nous permettons à nos clients de construire et de déployer des solutions d'IA qui profitent à la société tout en minimisant les risques et les conséquences involontaires.

Cas d'usage

Notre expertise en matière d'ingénierie des modèles a permis de développer une plateforme sophistiquée de prévision des réseaux pour un acteur du secteur de l'énergie, offrant une précision et des informations inégalées sur la dynamique des réseaux. Nous avons méticuleusement conçu des modèles de prévision de la demande à court terme pour anticiper les fluctuations de la consommation d'énergie, tandis que nos modèles de prévision de la production prédisaient la production de diverses sources d'énergie. En outre, nous avons intégré ces modèles pour fournir une vue d'ensemble du réseau, facilitant ainsi la prise de décisions stratégiques. Grâce à une validation et une optimisation rigoureuses, nous avons garanti la fiabilité et la robustesse de nos modèles, ce qui a permis à notre client d'optimiser l'allocation des ressources, de minimiser les temps d'arrêt et d'améliorer l'efficacité opérationnelle globale dans le secteur de l'énergie.

En s'appuyant sur des techniques statistiques avancées à une et plusieurs variables, notre équipe d'ingénierie des modèles a conçu un système sophistiqué de notation des clients pour un acteur du secteur de l'assurance. Nos modèles n'étaient pas seulement précis, ils donnaient aussi la priorité à l'interprétabilité, en s'assurant que les utilisateurs professionnels puissent comprendre le raisonnement derrière les résultats du scoring. Nous avons méticuleusement orchestré ces modèles au sein de flux de travail de type DAG, permettant une intégration transparente dans les processus métier existants. En concevant des modèles axés sur l'interprétabilité et l'évolutivité, nous avons permis à notre client d'améliorer l'évaluation des risques, de personnaliser les interactions avec les clients et d'accroître la rentabilité sur le marché concurrentiel de l'assurance.

Nous avons conçu des packages génériques pour les modèles d'apprentissage automatique, rationalisant ainsi le processus de développement et accélérant la mise sur le marché de nouveaux produits. En adoptant les pratiques CI/CD et un versionnage robuste des modèles, nous avons assuré l'évolutivité et la maintenabilité de l'écosystème Algo Factory. Grâce à l'amélioration et à l'optimisation itératives, nous avons permis à notre client d'exploiter la puissance de l'apprentissage automatique pour le développement de produits, l'engagement des clients et l'expansion du marché, favorisant ainsi l'innovation et l'avantage concurrentiel dans l'industrie cosmétique.