Des coûts d’exploitation réduits
Automatiser les procédures répétitives accélère les processus et réduit les erreurs et les pertes qu’elles entraînent : les équipes se concentrent sur ce qui améliore la qualité de service.
Secteurs · Internet et start-up tech
L’IA pour l’internet et les start-up tech intégrée à votre produit et à vos opérations
Les entreprises internet et les start-up technologiques vivent de leurs données. Nous les aidons à les exploiter : une analyse plus rapide et plus précise, l’automatisation des processus répétitifs et des fonctionnalités de machine learning qui profitent directement à leurs clients, de la prédiction de l’attrition aux interfaces en langage naturel.
- Des coûts réduits grâce à l’automatisation du travail répétitif
- Des risques anticipés avant qu’ils ne pèsent sur la performance
- Des fonctionnalités d’IA utilisées directement par vos clients
- 57 % de notre équipe est titulaire d’un doctorat
- Entreprise allemande, conforme au RGPD
Parlons de votre projet
5,0 18 avis sur Clutch Lauréat des Go Global Awards
Ils nous font confiance : grandes entreprises, scale-ups et organisations à but non lucratif
Ce que vous y gagnez
Ce que l’IA change pour les entreprises internet
La valeur vient d’une analyse de données plus rapide et plus précise, et de l’automatisation des processus qui n’exigent pas d’intervention humaine.
Des opérations plus productives
Les méthodes automatisées sont souvent plus rapides et plus efficaces, ce qui rend l’entreprise plus productive et soutient une croissance régulière à long terme.
Une vision plus précoce des risques
Le machine learning appliqué aux grands volumes de données de toute l’entreprise montre l’état de chaque division et anticipe les problèmes assez tôt pour les éviter.
Ce que nous livrons
Des solutions d’IA pour les entreprises tech
Les cas d’usage que nous développons pour les plateformes internet et les start-up technologiques.
- 01
Automatisation des processus
Automatisation des procédures répétitives pour accroître la productivité, réduire les erreurs et limiter le travail manuel.
- 02
Optimisation de la production et des processus
Une refonte des workflows fondée sur l’IA, pour que l’entreprise fonctionne plus vite et avec moins de pertes.
- 03
Prédiction des risques pour la prise de décision
Des modèles qui collectent et analysent les données de toute l’entreprise et donnent aux dirigeants les informations nécessaires pour agir avant que les problèmes ne s’aggravent.
- 04
Chatbots de service client
Des chatbots qui traitent les questions courantes, recueillent des informations plus précises sur les besoins des clients et allègent la charge des agents du support.
- 05
Prédiction de l’attrition client
Des modèles qui apprennent le comportement des utilisateurs et prédisent l’attrition sur un horizon donné, combinés à des tests A/B des stratégies de fidélisation.
- 06
Automatisation en langage naturel
Des systèmes NLP qui lisent les messages des utilisateurs et agissent en conséquence, par exemple en acceptant, refusant ou reprogrammant des propositions de rendez-vous sans opérateur humain.
- 07
Scoring et matching de candidats
Évaluation automatisée des compétences et mise en relation candidats-entreprises pour les plateformes de recrutement.
- 08
Fonctionnalités de vision par ordinateur
Des modèles de détection d’objets, par exemple pour évaluer si des espaces de travail doivent être nettoyés, dans le respect de la vie privée.
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projetÉtudes de cas
Toutes les études de casLes résultats obtenus pour nos clients
Internet et tech · Machine learning
Prédiction de l’attrition des joueurs pour une plateforme de jeu en ligne
11,3 %taux d’attrition après les nouvelles stratégies de fidélisation
Un modèle de machine learning qui apprend le comportement des joueurs pendant la partie et prédit leur probabilité d’attrition sur un horizon donné, pour que la plateforme applique la stratégie de fidélisation la plus adaptée.
Lire l’étude de cas
Chatbot NLP pour une planification centralisée des rendez-vous
3 000 heures de travail économisées par mois
Un chatbot de traitement du langage naturel pour un système centralisé de prise de rendez-vous, qui a automatisé le processus et réduit le nombre d’opérateurs nécessaires.
Notation et matching des candidats pour une plateforme de recrutement en ligne
800 heures de notation par des experts économisées par mois
Notation automatique des candidats et matching candidat-entreprise pour une plateforme de recrutement en ligne, en remplacement de l’évaluation manuelle des compétences techniques.
Analyse des écarts de compétences par NLP pour une entreprise scientifique et technologique
~10 000 heures de travail économisées
Un outil NLP interactif qui évalue les compétences des collaborateurs, compare les profils de compétences et identifie les écarts entre les collaborateurs clés et leurs successeurs potentiels.
Détection d’objets pour surveiller la propreté des espaces de travail
Automatisé repérage des zones à nettoyer
Deux modèles de détection d’objets qui reconnaissent quand une zone de travail doit être nettoyée et détectent les personnes sans traiter ni conserver leurs images.
Pourquoi AI Superior
Une IA de niveau recherche, livrée avec la rigueur d’un éditeur de logiciels
Une démo, beaucoup de prestataires savent la construire. Le plus difficile est de faire fonctionner l’IA de façon fiable sur des données réelles, dans de vrais processus métier, et cela demande un autre type d’équipe.
01
Une équipe issue de la recherche
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets, et toute l’équipe travaille avec la même exigence scientifique.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Conçu pour aller en production
Chaque projet avance par étapes pour limiter les risques, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux approches qui ont fait leurs preuves sur vos données.
4× notre taux de réussite en proof of concept, comparé à la moyenne du marché
03
Une équipe complète dès le premier jour
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus par une seule équipe, donc rien ne se perd dans les passages de relais entre prestataires.
- Produit Product owner IA, business analyst, chef de projet
- Data Data scientists, ingénieurs ML, analyste BI
- Développement Ingénieurs logiciel, QA, DevOps
04
Vos données restent sous contrôle
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
- RGPD, entreprise allemande
- LLM auto-hébergés
- Méthodes transparentes
Notre équipe
Les experts derrière votre projet
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
Avis clients
5,0 Noté 5,0 par ceux pour qui nous développons
18 avis vérifiés sur Clutch
“J’apprécie leur approche, leur expertise et la qualité des informations qu’ils fournissent.”
Conseil en IA et en machine learning pour identifier les bons cas d’usage d’une entreprise de web design et de graphisme.
“AI Superior a fait preuve d’un réel engagement pour nous livrer des solutions de grande qualité.”
Amélioration et maintenance de l’infrastructure de données d’une société de solutions de crédit : pipelines de données, modèles de ML et rapports sur mesure.
“Dans l’ensemble, notre expérience avec AI Superior a été extrêmement positive, et nous en sommes très satisfaits.”
Développement d’un chatbot IA hautement spécialisé, doté d’une logique d’IA sur mesure, pour une fondation qui soutient les enfants et les jeunes adultes.
Notre méthode
Un projet IA mené par étapes
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable, et vous ne décidez de la suivante qu’après avoir vu la précédente fonctionner. Vous gardez la main sur le périmètre et le budget.
- Une estimation avant tout engagementVous connaissez le périmètre et les résultats attendus avant le début du développement.
- Go/no-go après chaque étapeChaque étape se termine par un résultat vérifiable et une décision sur la suite.
- Des risques communiqués ouvertementNous partageons risques et opportunités dès que l’analyse les fait apparaître.
- Décision go / no-go
Cadrage
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
- Décision go / no-go
Données et faisabilité
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
- Décision go / no-go
Proof of concept / MVP
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données, de quoi décider en connaissance de cause s’il faut investir
- Décision go / no-go
Intégration et passage à l’échelle
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
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Évaluation
Nous examinons les résultats avec vous et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Ce que la solution a apporté et ce qu’il faut améliorer ensuite
Prix et distinctions
Classée parmi les meilleures entreprises d’IA
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
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Top entreprise d’intelligence artificielle Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise de machine learning Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise de vision par ordinateur Allemagne 2026 · Clutch -
Top entreprise d’IA générative Allemagne 2026 · Clutch -
Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards -
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch -
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch -
Clutch Global Automne 2023 · Clutch -
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms -
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer -
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest
Quels cas d’usage de l’IA sont rentables en premier pour une entreprise internet ?
En général, ceux qui sont les plus proches du chiffre d’affaires et des coûts : prédiction de l’attrition, automatisation des processus répétitifs et chatbots de service client. Pour une plateforme de jeux en ligne, notre modèle d’attrition a contribué à ramener l’attrition à 11,3 %.
Pouvez-vous intégrer des fonctionnalités d’IA à notre propre produit ?
Oui. Nous construisons des modèles et des composants qui fonctionnent au sein de votre plateforme, comme le scoring et le matching de candidats pour une plateforme de recrutement, qui a fait gagner 800 heures de travail par mois à ses experts en évaluation.
L’intégration de l’IA va-t-elle perturber notre plateforme en production ?
Elle ne devrait pas. Pour la plateforme de jeux, nous avons construit un pipeline de collecte et de traitement des données quasiment sans interruption de service, car la stabilité des opérations était une exigence centrale.
Et si un service d’IA standard n’est pas assez performant ?
Nous développons des modèles sur mesure. Une entreprise de solutions technologiques utilisait d’abord Google DialogFlow pour planifier des rendez-vous, sans parvenir à automatiser entièrement le processus ; notre solution NLP l’a remplacé et a réduit le nombre d’opérateurs humains nécessaires.
Comment menez-vous un projet d’IA avec une équipe qui avance vite ?
Nous suivons un cycle de vie de projet d’IA adapté des standards du développement logiciel. Chaque phase a ses propres objectifs et critères de qualité, qui doivent être atteints avant de passer à l’étape suivante : la qualité est vérifiée tout au long du projet, et pas seulement à la fin.
Lancer votre projet
Dites-nous ce que l’IA doit accomplir pour votre entreprise
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
- Nous étudions votre demande et vous répondons par e-mail.
- Un appel avec un expert IA pour comprendre votre problème, vos données et vos objectifs.
- Une recommandation claire : l’approche proposée et une première estimation.