Valider avant de s’engager
Un proof of concept sur un petit échantillon de données montre si la solution est viable avant que vous n’investissiez dans le développement.
Composants d’IA · Du PoC à la production
Développement de composants d’IA avec des risques maîtrisés à chaque étape
Nous développons des modules d’IA et des composants de machine learning et de data science qui répondent à vos exigences et laissent de la place aux évolutions futures. Notre AI Project Life Cycle Framework fait passer chaque composant du proof of concept à un système en production : vous n’investissez dans l’étape suivante qu’une fois la précédente validée.
- Faisabilité démontrée avant tout investissement important
- Testé avec de vrais utilisateurs lors d’un pilote restreint
- Exploité dans le cloud ou sur site, à pleine échelle
- 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
Pourquoi développer l’IA par étapes
Notre proposition de valeur : piloter pour vous la réussite et les risques de vos projets d’IA.
Des performances claires à chaque étape
Chaque étape a un objectif défini : vous savez que le composant répond aux attentes avant de passer à la suite.
Conçu pour évoluer
Les composants répondent à vos exigences actuelles et restent flexibles face aux évolutions futures de votre produit et de vos données.
Ce que nous livrons
Du proof of concept au système en production
Les étapes de notre AI Project Life Cycle Framework, ainsi que la recherche qui les soutient lorsqu’il n’existe pas de réponse toute faite.
- 01
Proof of concept
Une étude de faisabilité à petite échelle, souvent sur un échantillon de vos données, qui valide une hypothèse métier. Elle prend généralement de quelques jours à quelques semaines.
- 02
Prototype fonctionnel
Il affine le concept, lève les incertitudes sur son fonctionnement et ajoute des sources de données pour enrichir les fonctionnalités. En général de quelques semaines à trois mois.
- 03
Pilote
Un système en production pour un public restreint, qui vous permet de voir comment le service fonctionne en conditions réelles et d’agir sur ses enseignements. En général de 30 jours à plusieurs mois.
- 04
Système data en production
Un logiciel analytique qui produit des informations à pleine échelle, en ligne ou à la demande, dans le cloud ou sur site. Sa réalisation prend généralement deux ou trois mois.
- 05
Recherche en IA
Des réponses scientifiques à des questions de recherche théoriques ou pratiques : comparer des solutions alternatives, valider des approches existantes ou traiter un problème encore jamais abordé.
- 06
Publications et coordination de la recherche
Nous soutenons vos activités de recherche ou en prenons entièrement la coordination, y compris la rédaction d’articles pour des revues, conférences et ateliers.
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
Santé · Vision par ordinateur, Deep learning, Détection d’objets
Détection et comptage de comprimés pour un fournisseur de technologies de santé
99,9 %de précision, de rappel et de score F1 sur l’ensemble des prédictions
Un système de vision par ordinateur qui identifie, classe et compte les comprimés par National Drug Code (NDC) à partir de photos, en remplacement d’un comptage manuel sujet aux erreurs.
Lire l’étude de cas
Extraction automatisée des informations de factures
25x plus rapide pour traiter les factures
Un service web qui extrait les données de différents types de factures. Il automatise la saisie pour un distributeur d’équipements multinational et lui fait gagner 850 heures de travail par mois.
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.
Estimation du volume graisseux et musculaire de l’œil sur IRM
Automatisé segmentation de la graisse et du muscle sur chaque coupe IRM
Un modèle de deep learning pour un centre d’ophtalmologie, qui segmente les tissus graisseux et musculaires sur des IRM de l’orbite, estime leur volume et permet des comparaisons avant-après.
Traduction d’images médicales entre colorations tissulaires pour un laboratoire pharmaceutique
Réutilisé un seul classifieur de pathologies pour tous les réactifs de coloration
Un composant d’IA qui traduit des images histologiques d’un domaine de coloration à un autre, pour réutiliser les logiciels et modèles de machine learning existants avec tous les réactifs.
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. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist 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.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer 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).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master en IA, reconnaissance de formes et imagerie numérique ; plus de 7 ans d’expérience en traitement d’images et en vision par ordinateur, avec publications.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Expert ML senior Master en robotique et mécatronique ; conçoit et déploie des solutions d’IA complexes, notamment en vision par ordinateur et en NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. Consultant IA Master en Business Engineering et informatique ; chef de produit et chef de projet pour des produits de machine learning.
Avis clients
5,0 Noté 5,0 par ceux pour qui nous développons
18 avis vérifiés sur Clutch
“Ils ont livré un module supplémentaire que nous n’attendions pas, mais qui s’est révélé très utile.”
Recherche et développement logiciel sur mesure fondés sur des réseaux antagonistes génératifs (GAN), pour une entreprise pharmaceutique de plus de 5 000 salariés.
“AI Superior a répondu avec beaucoup d’attention à tous nos besoins et les a pris en compte dans le projet.”
Développement de modèles d’IA et d’un tableau de bord pour un programme pilote de détection de déchets sur des images de drones.
“Ce ne sont pas seulement d’excellents experts théoriques : ils livrent aussi, grâce à des compétences pratiques remarquables.”
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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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
Quelle différence entre un proof of concept, un prototype et un pilote ?
Un proof of concept teste la viabilité d’une solution, généralement à petite échelle sur un échantillon de données. Un prototype l’affine et précise son fonctionnement, son apparence et son ergonomie, souvent avec davantage de sources de données. Un pilote est un système en production pour un public restreint, sur lequel des ajustements mineurs restent possibles.
Combien de temps dure chaque étape ?
À titre indicatif, un proof of concept prend de quelques jours à quelques semaines, un prototype de quelques semaines à trois mois, un pilote de 30 jours à plusieurs mois, et un système analytique à pleine échelle deux ou trois mois. La durée exacte dépend de vos données et de vos exigences.
Le système final peut-il fonctionner sur notre propre infrastructure ?
Oui. Un système data en production peut fonctionner en ligne ou à la demande, et être hébergé dans le cloud ou sur site.
Quand un projet a-t-il besoin de recherche en IA ?
Lorsque vous devez comprendre les solutions alternatives à votre problème, résoudre un problème encore jamais traité, valider en profondeur des approches existantes ou améliorer les performances de votre IA actuelle.
Pouvez-vous publier des résultats de recherche avec nous ?
Oui. Nos data scientists publient, participent à des conférences et à des ateliers, et nous avons l’expérience de la rédaction d’articles pour des revues, conférences et ateliers. Nous travaillons avec des partenaires universitaires et des centres de recherche.
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.
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