Conseil en IA de la stratégie à des systèmes opérationnels

Le conseil en IA vous aide à comprendre comment l’IA s’applique à votre activité et transforme cette compréhension en un plan exécutable. Les activités types sont l’élaboration de la stratégie et l’évaluation de votre maturité, un proof of concept pour tester la faisabilité et l’impact, la mise en œuvre et l’intégration à vos systèmes existants, puis l’optimisation et la maintenance continues des modèles déployés.

L’IA est complexe et évolue vite, de nombreuses entreprises ne savent pas où elle s’intègre dans leur secteur, et sa mise en œuvre demande beaucoup de temps et de ressources. Un accompagnement expert vous aide à investir dans les cas d’usage les plus susceptibles d’être rentables et à éviter les projets qui échouent faute d’évaluation préalable.

Cela dépend du périmètre, de la complexité, de la disponibilité des données, du degré de personnalisation et des exigences d’intégration. Nous ne pouvons pas donner de chiffre exact avant de comprendre le projet, mais nous appliquons une tarification transparente et définissons le périmètre de chaque étape avant son lancement : vous savez toujours ce qu’implique l’étape suivante.

Cela dépend de la disponibilité des données, de la complexité du problème et de l’échelle visée. Un projet peut durer de plusieurs semaines à quelques mois. Nous vous donnons une estimation réaliste dès que nous comprenons vos besoins, et chaque étape du cycle de vie du projet d’IA comporte des critères clairs à remplir avant de passer à la suivante.

Les données sont indispensables pour entraîner et évaluer les modèles. Un prototype peut parfois être construit sur des données synthétiques réalistes, mais la pertinence, la qualité et la quantité des données réelles déterminent en grande partie les performances d’un système d’IA en production. Évaluer si vos données sont suffisantes fait partie de notre travail.

Cela dépend du cas d’usage : du texte pour le NLP, des images pour la vision par ordinateur, des données de capteurs pour l’IoT. Dans tous les cas, les données doivent refléter les situations réelles auxquelles le modèle sera confronté. Un projet utilise généralement des jeux de données d’entraînement, de validation et de test, ainsi que les données de production avec lesquelles le modèle déployé travaille.

Non. Nous vous aidons à rassembler et organiser les données, à en corriger les erreurs et incohérences, et à les prétraiter pour qu’elles se prêtent au développement d’un modèle d’IA.

Partez des problèmes métier que vous rencontrez aujourd’hui et des domaines où l’IA pourrait aider à les résoudre. Un consultant en IA évalue ensuite ces idées au regard de vos données et de vos processus et vous aide à choisir celle qui résout le problème le plus efficacement.