Data science et intelligence artificielle, industrialisées jusqu'à la production
Prévision, scoring, classification, traitement du langage et LLM appliqués à vos données métier. Nous livrons le modèle, le pipeline de réentraînement, la surveillance de la dérive et la documentation qui permet à vos équipes de reprendre la main.
- Modèle
- Forfait ou régie
- Durée
- 6 à 12 semaines
- Résultats attendus
- Un modèle en production avec une métrique métier suivie, pas un notebook orphelin
- Résultats attendus
- Une équipe interne capable de réentraîner et de diagnostiquer sans appel à l'aide
Pour qui
- DSI d'ETI qui ont des données mais pas d'équipe data science interne
- Directions métier bloquées à l'étape « proof of concept » depuis 18 mois
- Éditeurs SaaS qui veulent une fonctionnalité IA dans leur produit
- Équipes data existantes en surcharge sur le run
Pour qui ce n'est pas
- Recherche fondamentale ou publication académique
- Projets sans donnée disponible ni moyen d'en collecter
- « Faites-nous un ChatGPT » sans cas d'usage identifié
Livrables
- Cadrage du cas d'usage avec métrique de succès chiffrée et validée avant le premier commit
- Analyse exploratoire et rapport de qualité des données (complétude, biais, fuite de données)
- Modèle entraîné, versionné, avec baseline de comparaison documentée
- Pipeline d'inférence (batch ou temps réel) déployé dans votre environnement
- Pipeline de réentraînement et monitoring de dérive (data drift, concept drift)
- Fiche modèle : hypothèses, limites, périmètre de validité, plan de repli
- Transfert de compétences : deux sessions avec vos équipes, code commenté en français
Déroulé
01
Cadrage et faisabilité
Deux semaines. Nous auditons vos données réelles, pas leur description. Si le cas d'usage n'est pas faisable avec les données disponibles, nous le disons à ce stade et vous ne payez que le cadrage.
02
Baseline et itérations
Nous construisons d'abord la solution la plus bête qui marche. Tout modèle plus complexe doit battre cette baseline sur votre métrique, sinon il ne part pas en production.
03
Industrialisation
Packaging, CI/CD du modèle, tests de non-régression sur les prédictions, monitoring, alerting sur dérive. C'est l'étape que la plupart des POC ne franchissent jamais.
04
Transfert et run
Documentation d'exploitation, runbook d'incident, formation de vos équipes. Ensuite, soit vous reprenez, soit nous restons en TMA sur le modèle.
Technologies
- Python
- scikit-learn
- PyTorch
- XGBoost
- MLflow
- Databricks
- SageMaker
- Vertex AI
- Azure ML
- LangChain
- pgvector
Comment la mission se structure
Trois manières d'engager ce service. Le montant se fixe à l'issue du cadrage, une fois le périmètre écrit : c'est la seule façon de s'engager fermement sans provisionner un risque que vous paieriez.
Cadrage data
forfait, 2 semaines
Vous avez une idée, vous ne savez pas si vos données la supportent
- Audit des sources de données réelles
- Rapport de qualité et de volumétrie
- Note de faisabilité avec métrique cible
- Chiffrage du projet complet, ferme
Projet modèle
forfait, 6 à 12 semaines
Un cas d'usage cadré, à emmener jusqu'en production
- Tout le contenu du cadrage
- Modèle entraîné et industrialisé
- Pipeline de réentraînement et monitoring
- Fiche modèle et transfert de compétences
- 30 jours de garantie corrective
Data scientist en régie
régie, 3 mois minimum
Votre équipe data existe mais manque de bras
- Profil senior, 5 ans et plus
- Intégré à vos rituels et votre outillage
- Français et anglais courants
- Remplacement sous 10 jours ouvrés si inadéquation
Questions fréquentes
Nos données sont en désordre. Est-ce bloquant ?
Non, c'est la norme. Le cadrage de deux semaines sert exactement à mesurer ce désordre et à le chiffrer. Dans la moitié des cas, la vraie première mission n'est pas un modèle mais un travail de data engineering, et nous le disons plutôt que de vendre un modèle qui échouera.
Les données peuvent-elles rester en Europe ?
Oui, et c'est notre configuration par défaut. Le calcul et le stockage restent dans la région UE de votre fournisseur cloud. Nos équipes accèdent via bastion, sans copie locale, avec MFA et journalisation des accès. Le DPA et les clauses contractuelles types sont signés avant le premier accès.
Utilisez-vous des LLM propriétaires sur nos données ?
Uniquement si vous le demandez et via des endpoints où l'entraînement sur vos données est contractuellement exclu (Azure OpenAI, Bedrock, Vertex). Sinon nous travaillons avec des modèles ouverts hébergés dans votre tenant. Le choix est documenté dans la fiche modèle.
Autres services
Vingt minutes suffisent pour savoir si nous sommes utiles
Aucune présentation commerciale. Vous décrivez votre besoin ; nous vous disons s'il entre dans notre périmètre, dans quel délai et à quel budget. Si ce n'est pas pour nous, vous le saurez pendant l'appel.