IA

Ingénierie IA

Une IA qui ne s'arrête pas à la démo : nous définissons d'abord la décision à améliorer et sa mesure, puis le modèle.

Machine learningAnalyse prédictiveMLOps et exploitation des modèlesIA générativeVision par ordinateurNLP et intégration de LLM
Échange de découverte →Ce que nous livrons

La plupart des projets d'IA restent au stade de la démo, parce que le problème n'est pas défini avant le modèle et que la réalité opérationnelle n'est pas prise en compte avant les données. Nous partons de l'autre bout : quelle décision allons-nous améliorer, quelles données l'alimentent, comment mesurer le résultat ?

Au-delà du développement du modèle, nous construisons aussi l'environnement dans lequel il vit : pipeline de données, gestion des versions, supervision et boucle de retour. Un modèle qui n'arrive pas en production ne crée aucune valeur.

Notre façon de travailler

Identification des cas d'usageRepérer les décisions où l'IA fera vraiment la différence.
Préparation des donnéesConsolidation des sources, nettoyage et annotation.
Développement du modèleUn choix de modèle qui pèse l'explicabilité et le coût autant que la précision.
Mise en productionExposition en service, gestion des versions et plan de retour arrière.
SupervisionSuivi de la dérive, de la baisse de précision et du coût.
Compétences internesTransfert et formation pour que votre équipe reprenne le système.

Ce que nous livrons

  • Un rapport de cadrage définissant le cas d'usage et les critères de réussite
  • Une évaluation des données : ce qui existe, ce qui manque, leur propreté
  • Un modèle fonctionnel comparé à une référence simple
  • Le modèle exposé en service, avec gestion des versions
  • Un tableau de suivi de performance et des règles d'alerte
  • Documentation de passation et formation de votre équipe

Notre démarche

1 · Point de décisionOn écrit quelle décision le modèle alimentera et ce que coûte une erreur.
2 · Évaluation des donnéesHistorique, étiquettes et qualité sont mesurés de façon réaliste.
3 · Référence et modèleUn modèle qui ne bat pas une règle simple ne passe pas en production.
4 · Mise en productionDéploiement sur un périmètre limité, avec validation humaine.
5 · Suivi et passationLa performance est suivie, le réentraînement devient routinier, votre équipe reprend la main.

Quand c'est le bon choix

  • Quand une décision répétitive et volumineuse doit être prise plus vite ou de façon plus cohérente
  • Quand il faut extraire de l'information de données non structurées : documents, e-mails, images
  • Quand on veut anticiper un événement dont on a assez d'exemples passés — panne, retour, retard

Quand ce n'est pas le bon choix

  • Quand une règle ou un rapport simple donne le même résultat
  • Quand l'historique est insuffisant et ne peut pas être constitué
  • Quand l'erreur coûte cher et qu'aucun point de validation humaine n'est possible

Produits utilisés pour ce service

Analyse automobile

DNAEksper

Un système qui analyse les fichiers logiciels des calculateurs et produit un rapport d'expertise structuré.

AnalyseIntégritéRapport
AutomatiqueAnalyse de fichiers
HashIntégrité
WebhookRemise du rapport
DNAEksper — capture d'écran
Maintenance et gestion des actifs

Bainten

Une GMAO qui réunit équipements, plans de maintenance et historique des pannes au même endroit.

Plan de maintenanceOrdre de travailActifs
PériodiqueMaintenance
MobileSaisie terrain
Code-barresSuivi des actifs
Bainten — capture d'écran
Opérations industrielles

Bella SCADA

Supervision et contrôle en temps réel, depuis le navigateur, pour les infrastructures critiques.

SupervisionContrôleAlarmes
OPC UAProtocole
ModbusLiaison terrain
WebSans client lourd
Bella SCADA — capture d'écran

Solutions associées

Solutions d'IANous plaçons l'IA au cœur du travail, là où se prennent les décisions : un assistant qui répond aux clients, un flux qui extrait les données des documents, un modèle qui repère les signes avant-coureurs d'une panne.Machine learningNous développons des modèles pour la maintenance prédictive, la prévision de la demande et la prédiction de la qualité. Mettre un modèle en production n'est qu'un début ; l'essentiel est de repérer quand il se dégrade.Chatbot et assistant conversationnelNous créons des assistants conversationnels pour les sites web, WhatsApp et les systèmes internes : des assistants qui travaillent sur les documents de l'organisation, citent leurs sources et passent la main à un humain quand il le faut.Big dataNous rassemblons des données dispersées dans différents systèmes au sein d'une seule couche interrogeable. Le but n'est pas de faire du « big data », mais de pouvoir trouver quelque part la réponse à la question posée.

Questions fréquentes

Nous avons peu de données : peut-on commencer quand même ?

C'est précisément ce que mesure l'évaluation des données. Si c'est insuffisant, nous proposons une première phase de collecte ou disons clairement qu'une solution à base de règles suffit.

Des données sont-elles envoyées à des services d'IA externes ?

C'est fixé par écrit au démarrage. Quand les données ne doivent pas sortir, on utilise des modèles exécutés sur site.

Combien de temps dure un projet ?

Cela dépend du périmètre et de l'état des données. Nous donnons le calendrier par écrit, argumenté, après l'évaluation des données.

Notre équipe peut-elle gérer le modèle ?

C'est notre objectif. Pipeline de données, versions du modèle et règles de suivi sont documentés et transmis.

Autres services

Logiciel d'entrepriseLà où les progiciels ne collent pas, nous simplifions vos processus et les traduisons en logiciel — en pensant aux années qui suivent, pas seulement à la V1.Automatisation industrielleDe la logique de commande des automates et IHM à la supervision SCADA et au reporting, nous construisons toute la chaîne.Plateformes IoTConnecter un objet est la partie facile. Nous bâtissons des plateformes qui gardent des milliers d'objets sûrs, à jour et gérables pendant des années.Intégration de systèmesVos données sont dans l'ERP, à l'atelier et dans Excel : nous relions les morceaux en une source unique de vérité.Vision par ordinateur et reconnaissance d'objetsNous concevons des systèmes de vision et de reconnaissance d'objets qui transforment l'image d'une caméra en mesures, en comptages et en décisions.

Faisons le premier pas en Ingénierie IA.

Lors d'un court échange de découverte, nous écoutons votre besoin et partageons par écrit le périmètre et l'approche.

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