Agence Machine Learning
Vos données dorment dans un data lake ?
On les transforme en modèles qui décident
Données collectées mais jamais exploitées, POC ML qui ne passe jamais en production, modèle qui se dégrade sans que personne ne s'en aperçoive ? Nous industrialisons le machine learning — du feature engineering au monitoring en production — avec des pipelines MLOps robustes et des modèles explicables.
Ils nous font confiance — 150+ projets livrés
L'écosystème Machine Learning qu'on utilise au quotidien
scikit-learn pour le ML classique (classification, régression, clustering) avec pipelines de preprocessing intégrés, XGBoost et LightGBM pour le gradient boosting performant. PyTorch pour le deep learning et le fine-tuning de modèles, TensorFlow/Keras pour les modèles de production avec TF Serving. Hugging Face Transformers pour le NLP et les modèles pré-entraînés, Sentence Transformers pour les embeddings. MLflow pour le tracking d'expériences, le model registry et le versioning, Weights & Biases pour la visualisation d'entraînement. Airflow et Dagster pour l'orchestration des pipelines de données et de réentraînement. Pandas et Polars pour le feature engineering, NumPy pour le calcul scientifique. AWS SageMaker ou Vertex AI pour l'entraînement distribué et le serving, Docker + FastAPI pour le déploiement de modèles en API. Prometheus + Grafana pour le monitoring de drift et de performance des modèles en production.
ML & Deep Learning
MLOps & Pipeline
Data Engineering
Python
PyTorch
TensorFlow
Hugging Face
LangChain
FastAPI
Docker
Kubernetes
AWS SageMaker
Vertex AI
Grafana
Prometheus+20 technologies ML & MLOps maîtrisées
Du POC au modèle en production, sans zone grise
Le machine learning, ce n'est pas un notebook Jupyter avec un accuracy de 95 % sur un jeu de test clean. C'est un modèle en production qui prend des décisions sur des données réelles, qui drift, qui doit être réentraîné et qui impacte votre business.
Nos ingénieurs ML ont déployé des modèles sur des données industrielles, financières et retail. Ils savent que le vrai défi n'est pas l'algorithme — c'est le pipeline de données, le feature store, le monitoring du drift et l'explicabilité. Chaque modèle que nous livrons est testable, monitorable et maintenable.
Discutons de votre projet ML →Notre approche ML en 5 phases
Audit Data & Cadrage
Évaluation de vos données (qualité, volume, pertinence), identification du cas d'usage ML à fort ROI et cadrage technique (faisabilité, métriques de succès, contraintes).
1 à 2 semainesPOC & Modélisation
Feature engineering, benchmark d'algorithmes, entraînement du modèle et validation sur des données holdout. POC fonctionnel avec métriques de performance mesurées.
2 à 4 semainesIndustrialisation & MLOps
Pipeline de données automatisé, CI/CD pour le modèle, packaging (Docker + API), déploiement sur l'infrastructure cible et intégration dans vos systèmes métier.
4 à 8 semainesTests & Mise en production
Tests de robustesse, validation métier, audit d'explicabilité et de biais, déploiement progressif (shadow mode puis production) et formation des équipes.
1 à 2 semainesMonitoring & Réentraînement
Surveillance continue des performances, détection du drift, réentraînement planifié ou déclenché par alerte, et intégration de nouvelles features selon les besoins métier.
Les cas d'usage ML que nous industrialisons
Du scoring client à la maintenance prédictive — chaque modèle est conçu pour passer en production avec un monitoring et un pipeline de réentraînement intégrés.
Classification & Scoring
scoring de leads, détection de fraude, classification de documents, segmentation client : des modèles supervisés qui prennent des décisions automatisées avec un seuil de confiance configurable et une explicabilité native (SHAP, LIME).
Prédiction & Forecasting
prévision de la demande, estimation de churn, forecasting financier, maintenance prédictive : des modèles de régression et de séries temporelles qui anticipent pour mieux décider.
Recommandation & Personnalisation
moteur de recommandation produits, personnalisation de contenu, next best action : des modèles qui maximisent l'engagement et la conversion en apprenant des comportements utilisateurs.
NLP & Traitement du langage
extraction d'entités, analyse de sentiment, classification de tickets, résumé automatique : des modèles NLP (transformers, embeddings) qui comprennent et structurent vos données textuelles.
Vivez enfin une expérience client 5✦ sans risque et garantie
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Voir la parution ›Nos expertises en Machine Learning
Data & Feature Engineering — la fondation du ML
Audit data — évaluation de la qualité, du volume et de la pertinence de vos données pour le cas d'usage ciblé. Identification des sources manquantes et stratégie de collecte. Feature Engineering — transformation des données brutes en features exploitables par les modèles. Feature store centralisé pour partager les features entre projets et garantir la reproductibilité. Pipeline de données — ETL robuste (Airflow, dbt, Spark) pour alimenter les modèles en données fiables et fraîches, avec monitoring de la qualité des données.
Modélisation & Entraînement — construire le bon modèle
Choix d'algorithme — sélection basée sur les données (pas sur le buzzword) : gradient boosting (XGBoost, LightGBM) pour le tabulaire, transformers pour le NLP, CNN pour la vision. Benchmark systématique. Entraînement & Tuning — hyperparameter optimization, cross-validation, feature importance analysis et validation sur des jeux de données holdout réalistes. Explicabilité — SHAP values, LIME, feature importance pour que chaque prédiction soit compréhensible par les métiers. Pas de boîte noire en production.
MLOps & Production — industrialiser et maintenir
Pipeline MLOps — CI/CD pour modèles ML (training, validation, packaging, deployment) avec versioning des modèles, des données et des features. Monitoring en production — tracking des métriques de performance (accuracy, precision, recall), détection du drift de données et de modèle, alerting automatique et réentraînement planifié.
Infrastructure ML — déploiement sur AWS SageMaker, Vertex AI ou infrastructure custom (FastAPI + Docker) selon les contraintes de latence, coût et confidentialité.
Nos experts à votre service
Questions fréquentes
L'intelligence artificielle (IA) est le domaine global. Le machine learning (ML) est une sous-catégorie de l'IA qui apprend à partir de données sans être explicitement programmé. Le deep learning est une sous-catégorie du ML qui utilise des réseaux de neurones profonds — il excelle sur les données non structurées (images, texte, audio). Pour la plupart des cas d'usage business (scoring, prédiction, classification tabulaire), le ML classique (XGBoost, LightGBM) est souvent plus performant, plus rapide et moins coûteux que le deep learning.
Ça dépend du cas d'usage. Pour de la classification tabulaire (scoring, churn), quelques milliers d'exemples labellisés suffisent souvent avec les bons algorithmes. Pour du NLP avec des modèles pré-entraînés (fine-tuning), quelques centaines d'exemples peuvent suffire. Pour de la computer vision from scratch, il faut typiquement 10 000+ images annotées. Nous évaluons la faisabilité lors de l'audit data initial et recommandons des stratégies si les données sont insuffisantes (data augmentation, transfer learning, few-shot).
C'est le problème n°1 du ML en entreprise. Les causes les plus fréquentes : le POC a été entraîné sur des données clean qui ne reflètent pas la réalité, il n'y a pas de pipeline de données automatisé pour alimenter le modèle, les performances se dégradent sans monitoring du drift, et l'infrastructure pour servir le modèle n'est pas en place. Notre approche intègre le MLOps dès le POC pour que la transition vers la production soit naturelle.
Nous mettons en place un monitoring à 3 niveaux : les métriques techniques (latence, disponibilité, coût d'inférence), les métriques ML (accuracy, precision, recall sur les prédictions récentes vs les labels ground truth) et la détection du drift (changement de distribution des features ou des prédictions). Des alertes se déclenchent automatiquement quand les performances descendent sous un seuil défini, avec un pipeline de réentraînement prêt à être activé.
Un POC ML (audit data + modélisation + validation) démarre à 20 000 €. L'industrialisation complète (pipeline MLOps, déploiement, monitoring, réentraînement) se situe entre 50 000 et 150 000 € selon la complexité. Les coûts récurrents (infrastructure d'inférence, stockage des données, réentraînement) dépendent du volume — nous optimisons systématiquement le ratio coût/performance.
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