Services de développement IA et machine learning
Développement IA et machine learning : modèles prédictifs et prévisions, détection de la fraude et scoring de risque, systèmes de recommandation, vision par ordinateur, traitement du langage naturel et reconnaissance vocale, entraînés sur vos données et maintenus en production avec le MLOps, avec des ingénieurs machine learning dédiés à votre équipe ou un projet de machine learning livré de bout en bout.
Ce que nous réalisons avec IA et machine learning
Modèles prédictifs et prévisions
Prévisions de demande et de ventes, prédictions d’attrition et de valeur vie client, et scoring de leads à partir de votre propre historique, avec LightGBM, XGBoost ou CatBoost sur données tabulaires et statsforecast ou des modèles de séries temporelles préentraînés comme Chronos et TimesFM, chacun mesuré par rapport à une référence simple avant sa mise en production.
Détection de la fraude et scoring de risque
Fraude transactionnelle, prise de contrôle de comptes et alertes de lutte contre le blanchiment, et scores de risque de crédit et de paiement servis en temps réel depuis un feature store, avec des seuils réglés selon ce qu’une fausse alerte coûte à vos analystes et chaque score expliqué variable par variable avec SHAP.
Recommandation et classement de recherche
Recommandations de produits, de contenus et de prochaine meilleure action avec une récupération à deux tours (two-tower) et un modèle de classement par-dessus, résultats de recherche reclassés par learning to rank, et chaque modification jugée par un test A/B sur les clics, la conversion ou le chiffre d’affaires plutôt que sur les seuls scores hors ligne.
Vision par ordinateur
Classification, détection d’objets, segmentation et OCR dans PyTorch, adaptés par fine-tuning à partir de modèles préentraînés comme Ultralytics YOLO, les vision transformers et Segment Anything sur vos images annotées, et exportés vers ONNX Runtime, TensorRT ou Core ML lorsque le modèle doit tourner sur un appareil.
Traitement du langage naturel
Classification de textes, extraction d’entités, analyse de sentiment et similarité sémantique avec des modèles transformers adaptés par fine-tuning depuis Hugging Face, en anglais, en ukrainien et dans d’autres langues, là où un petit modèle que vous hébergez est plus rapide et moins cher par document qu’un appel à un grand modèle de langage.
Parole et audio
Reconnaissance vocale avec Whisper ou NVIDIA Parakeet adaptée à votre vocabulaire et à vos accents, diarisation des locuteurs avec pyannote, transcription et analyse d’appels pour les centres de contact, et synthèse vocale, en lot ou en streaming.
Modèles publicitaires et de tarification
Prédiction des clics et des conversions, optimisation des enchères, modèles d’uplift qui montrent quels clients une campagne fait réellement changer de comportement, segmentation de clientèle et tarification dynamique, chacun testé dans une expérience contrôlée avant de piloter les dépenses.
Pipelines d’entraînement et MLOps
Entraînement, évaluation et enregistrement sous forme de pipeline dans MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform (le successeur de Vertex AI) ou Databricks, avec des données versionnées dans DVC ou des tables Delta, de sorte que chaque modèle en production puisse être rattaché à son code, à ses données et à ses paramètres.
Serving et suivi des modèles
Modèles servis derrière FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (anciennement Triton Inference Server) ou KServe, ou exécutés dans une application .NET ou Java avec ONNX Runtime, avec la dérive et la qualité des prédictions surveillées dans Evidently et un réentraînement lorsque la précision passe sous le seuil convenu avec vous.
Recruter des ingénieurs machine learning
ingénieurs machine learning dédiés
Des Ingénieurs machine learning qui rejoignent votre équipe à temps plein, travaillent dans vos dépôts, votre outil de suivi et vos réunions, et rendent compte à votre responsable. Vous les interviewez ; nous portons le contrat ukrainien, la paie, la facturation et les congés.
Réalisation de projets IA et machine learning
Une équipe qui prend en charge le projet IA et machine learning du cadrage à la mise en production : estimation, développement, tests et déploiement, avec un responsable technique de notre côté qui porte le plan et la qualité.
Support et reprise de systèmes IA et machine learning
Un système IA et machine learning existant repris d’une autre équipe ou maintenu en fonctionnement : d’abord une revue en lecture seule et une liste écrite des risques, puis des correctifs et de nouvelles fonctionnalités par ordre d’impact.
La page Équipe dédiée explique comment les spécialistes rejoignent votre équipe, et la page Externalisation couvre la livraison de projet, les reprises et notre mode de facturation.
Qui travaille sur votre projet IA et machine learning
Ingénieurs machine learning
Modèles, évaluation, serving et MLOps
Data scientists
Cadrage du problème, expériences et statistiques
Ingénieurs data
Données d’entraînement et pipelines de features
Ingénieurs Python, .NET et Java
Les services et applications qui appellent le modèle
Ingénieurs QA
Automatisation des tests pour les fonctionnalités reposant sur un modèle
Modèle entraîné ou modèle de langage
Un modèle entraîné sur votre propre historique convient aux données structurées avec une cible claire : un nombre à prévoir, une classe à prédire, une valeur aberrante à repérer, un élément à recommander. Il est peu coûteux par prédiction, ses résultats peuvent être expliqués variable par variable, et il s’améliore à mesure que les données annotées s’accumulent. Un grand modèle de langage convient au texte, aux documents et à la conversation, là où les exemples annotés sont rares et où la sortie est du langage. De nombreux produits utilisent les deux, et nous en recommandons un par problème.
Dans les deux cas, le travail commence par une référence et un jeu d’évaluation convenus avec vous, de sorte qu’un modèle doit battre quelque chose de mesurable avant sa mise en production. Les entraînements sont reproductibles à partir des versions du code et des données, les tests s’exécutent dans la pipeline, et les données d’entraînement restent dans votre compte cloud, les données personnelles étant pseudonymisées avant utilisation.
Autres services data et IA que nous proposons
Data engineering
Services de data engineering : pipelines ETL, Spark, dbt et streaming, data warehouses et lakehouses sur Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift et Microsoft Fabric, avec des data engineers dédiés ou une livraison de projet.
Analyse de données et Power BI
Services d’analyse de données et de Power BI : tableaux de bord dans Power BI, Tableau et Looker, analytique produit, tests A/B, reporting financier et marketing, avec des data analysts et des développeurs BI dédiés ou une livraison de projet.
Développement de bases de données
Services de développement et d’administration de bases de données : conception de schémas, optimisation de requêtes, migrations et sauvegardes sur SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle et MongoDB, avec des développeurs de bases de données et des DBA dédiés ou une livraison de projet.
Développement de vision par ordinateur
Services de développement de vision par ordinateur : détection d’objets, inspection visuelle, OCR, analytique vidéo, imagerie médicale et modèles sur appareils edge, avec des ingénieurs en vision par ordinateur dédiés ou une livraison de projet.
Annotation de données
Services d’annotation et d’étiquetage de données pour l’IA : annotation d’images, de vidéos, de textes, d’audio et de LiDAR, RLHF et données d’évaluation, avec un contrôle qualité sur chaque lot, par des annotateurs de données dédiés ou une livraison de projet.
MLOps
Services et conseil MLOps : plateformes ML, CI/CD pour les modèles, registres de modèles, serving et autoscaling, infrastructure GPU, supervision de la dérive et LLMOps, avec des ingénieurs MLOps dédiés ou une livraison de projet.
Développement Databricks
Développement et conseil Databricks : mise en place d’un lakehouse, pipelines Lakeflow, Unity Catalog, migrations, AI/BI, machine learning et maîtrise des coûts, avec des ingénieurs Databricks dédiés ou une livraison de projet.
Développement Snowflake
Développement et conseil Snowflake : conception d’entrepôts de données, ingestion avec Snowpipe et Openflow, dbt, migrations, Cortex AI, sécurité et maîtrise des coûts, avec des développeurs Snowflake dédiés ou une livraison de projet.
Kafka et streaming d’événements
Développement et conseil Apache Kafka : architecture événementielle, Kafka Connect et Debezium, Flink et Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK et Event Hubs, avec des ingénieurs Kafka dédiés ou une livraison de projet.
Automatisation des workflows
Services d’automatisation des workflows et d’automatisation par IA : flux n8n, Make, Zapier et Power Automate, agents IA dans les workflows, automatisations CRM, financières et documentaires, avec des développeurs d’automatisation dédiés ou une livraison de projet.
Questions sur le développement IA et machine learning
Dans quels secteurs travaillent vos ingénieurs machine learning ?
Les produits d’IA et de données, où le modèle est le produit ; la fintech, pour la détection de la fraude, le scoring de crédit et la surveillance des transactions ; l’e-commerce et la distribution, pour les recommandations, le classement de recherche, la prévision de la demande et la tarification ; la santé, pour l’analyse d’images médicales, le texte clinique et les modèles de risque patient ; la publicité et les technologies marketing, pour la prédiction de clics, les enchères et les modèles d’audience ; et le SaaS d’entreprise, pour la prédiction d’attrition et les fonctionnalités de machine learning au sein du produit.
De combien de données avons-nous besoin pour démarrer ?
Cela dépend davantage du problème que d’un nombre de lignes. La première étape est une courte évaluation de ce que vous détenez : quel historique, s’il est annoté et quelle est sa qualité. Un modèle de référence construit sur ces données montre si le signal est présent avant que vous n’investissiez dans un développement complet.
Entraînez-vous des modèles sur mesure ou utilisez-vous des services d’IA prêts à l’emploi ?
Les deux. Lorsqu’un service cloud de vision, de parole ou de documents atteint déjà la précision dont vous avez besoin, nous l’intégrons, car entraîner le vôtre coûterait plus cher pour un gain faible. Nous entraînons des modèles sur mesure lorsque vos données, votre objectif de précision ou votre coût par prédiction dépassent ce que ces services offrent.
Pouvez-vous ajouter un modèle à notre application .NET ou Java existante ?
Oui. Le modèle peut tourner comme sa propre API que votre application appelle, ou être exporté vers ONNX et exécuté dans l’application avec ONNX Runtime, qui dispose de bibliothèques .NET et Java. La seconde option évite un appel réseau et un service distinct à exploiter.
En combien de temps les ingénieurs machine learning peuvent-ils démarrer ?
Lorsque le bon ingénieur machine learning est disponible, le démarrage ne dépend que de votre entretien, du NDA et de la cession de propriété intellectuelle. Sinon, nous lançons une recherche, qui fournit en général des profils de candidats sous deux à trois semaines, et personne ne démarre avant que vous ayez donné votre accord.
Comment recruter des ingénieurs machine learning via BigTree108 ?
Indiquez-nous le travail à réaliser, le niveau de séniorité et les horaires dont vous avez besoin. Nous vous proposons une ou deux personnes avec leurs profils, vous les interviewez comme vous le feriez pour votre propre recrutement, puis vous signez un seul contrat avec BIG TREE 108 LLC et recevez une facture par mois.
À qui appartient le travail qu’ils produisent ?
C’est vous. Chaque spécialiste a signé avec BigTree108 un contrat qui cède à l’entreprise tous les livrables, et notre contrat avec vous vous les cède à son tour. Le code, les maquettes et les documents sont livrés dans vos propres dépôts et outils, et non conservés à un endroit où nous seuls pourrions les modifier.
Un problème de machine learning à résoudre ?
Indiquez-nous ce que vous voulez prédire, détecter, recommander ou reconnaître et les données dont vous disposez. Vous recevez une réponse sous un jour ouvré : un plan d’évaluation, des profils de candidats, ou une recommandation sur par où commencer.