Machine Learning & MLOps
Nous mobilisons des ingénieurs ML pour entraîner, déployer et maintenir des modèles prédictifs en production — avec monitoring de drift et retraining automatisé.
Discutons de votre projet →
PyTorch
TensorFlow
MLflow
Kubeflow
Scikit-learnCe que nos ingénieurs déploient.
Modèles de prédiction métier
Prédiction de churn, scoring de leads, prévision de demande. Modèles entraînés sur vos données historiques.
Systèmes de recommandation
Recommandation produit, contenu ou service personnalisée. Filtrage collaboratif et content-based.
Computer vision
Détection d'objets, classification d'images, OCR avancé. Modèles entraînés et optimisés pour vos cas d'usage.
Pipelines MLOps
Automatisation du cycle de vie ML : feature store, entraînement, validation, déploiement, monitoring.
Monitoring de drift
Détection automatique de la dérive des données et des performances. Alertes et retraining programmé.
Optimisation de modèles
Réduction de la latence et des coûts d'inférence. Quantization, distillation, déploiement edge.
Comment on intervient.
Cadrage technique
48hOn analyse vos données, définit les métriques de succès et choisit l'approche ML la plus adaptée à votre problème.
Intégration de l’ingénieur
7 joursOn mobilise un ML engineer senior qui développe, entraîne et valide les modèles sur vos données.
Delivery & monitoring
ContinuModèles en production avec pipeline de retraining automatisé, monitoring de drift et reporting de performance.