Qu’est-ce que le machine learning ?
Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’intelligence artificielle dans laquelle des systèmes apprennent à reconnaître des schémas dans les données pour faire des prévisions ou prendre des décisions (prévoir la demande, détecter une fraude, lire le texte d’une image) sans être programmés pour chaque cas.
Ce que nous livrons
Prévision et anticipation
Des modèles qui prévoient la demande, les ventes, les départs de clients ou les besoins de maintenance à partir de vos données passées.
- Prévisions de demande et de ventes
- Scores de risque et de départ des clients
- Maintenance prédictive
Classification et détection
Des modèles qui trient les documents, les transactions, les demandes d’assistance ou les images, signalent ce qui mérite attention et les acheminent vers le bon interlocuteur.
- Classement de documents
- Détection d’anomalies et de fraudes
- Contrôles qualité
Lecture d’images et de documents
Des modèles qui lisent du texte, des plaques d’immatriculation et des documents, et reconnaissent des objets sur des photos et des vidéos, sur un serveur ou directement sur l’appareil.
- Lecture de texte et de plaques
- Détection d’objets
- Fonctionne directement sur le téléphone
Maintenir la précision des modèles
Des contrôles réguliers et des réentraînements, pour que les modèles restent précis lorsque vos données évoluent.
- Réentraînement automatique
- Précision vérifiée dans la durée
- Retour possible à une version antérieure
Ce à quoi vous attendre
Valider avant de généraliser
Une preuve de concept montre si les données permettent de concrétiser l’idée.
Des résultats clairs
Des indicateurs simples, avec des exemples de cas où le modèle a raison et où il se trompe.
Prêts pour un usage quotidien
Des modèles reliés à vos systèmes, surveillés et sécurisés.
Déployés selon vos besoins
Dans le cloud, sur vos serveurs ou sur l’appareil.
De l’idée à la mise en production
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Étape 1
Cadrer le problème
Définir la décision visée, les données et la façon de mesurer la réussite.
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Étape 2
Preuve de concept
Entraîner un premier modèle sur vos données et mesurer ses résultats objectivement.
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Étape 3
Réalisation complète
Relier le modèle à vos systèmes et en assurer le suivi.
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Étape 4
Suivre et réentraîner
Mesurer la précision dans la durée et réentraîner le modèle quand les données changent.
Technologies
Pour votre équipe technique : les outils que nous utilisons le plus.
Python · PyTorch · TensorFlow · scikit-learn · Google ML Kit · Vertex AI · PostgreSQL · Docker
En pratique
Baladiya360
Dans Baladiya360, l’application des agents lit la plaque d’immatriculation grâce à l’appareil photo du téléphone, et l’agent la confirme avant d’émettre la contravention.
Voir Baladiya360Questions fréquentes
Peut-on commencer par une preuve de concept ?
Oui. La preuve de concept est généralement la première étape : elle montre si vos données suffisent à faire fonctionner le modèle avant que vous investissiez dans un développement complet.
Dans quels cas utiliser le machine learning ?
Lorsqu’il existe des données passées et une décision prise encore et encore : prévision, tri, repérage des cas inhabituels, recommandations, lecture de texte ou reconnaissance d’objets dans des images.
Comment un modèle reste-t-il précis après sa mise en service ?
Nous surveillons ses résultats et le réentraînons lorsque vos données ou les conditions changent. Ce suivi continu, souvent appelé MLOps, permet aux modèles de rester précis dans la durée.