auto_awesome Anticiper, classer, automatiser des décisions répétitives

Intelligence artificielle appliquée

L'intelligence artificielle appliquée ne relève pas de la magie : un modèle apprend des régularités dans vos données passées, puis les applique à des cas nouveaux. Elle a du sens quand une décision se répète souvent et repose sur des informations que vous possédez déjà.

Les questions auxquelles cela répond

help

« Peut-on prévoir nos ventes ou notre trésorerie des prochains mois ? »

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« Peut-on classer automatiquement des milliers de messages ou de documents ? »

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« Peut-on détecter les dossiers à risque avant qu'ils ne posent problème ? »

help

« Peut-on extraire l'information utile de documents non structurés ? »

Comment je procède

01

Cadrage

La première question est de savoir si un modèle est justifié. Souvent, une règle simple suffit — je le dis quand c'est le cas.

02

Préparation

Constitution du jeu d'apprentissage à partir de vos données historiques. C'est l'étape la plus longue, et celle qui détermine le résultat.

03

Entraînement

Plusieurs approches sont comparées, de la plus simple à la plus complexe, et évaluées sur des cas jamais vus par le modèle.

04

Mise en service

Le modèle est intégré à vos outils, avec un suivi de ses performances dans le temps.

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Ce que vous recevez

Le modèle entraîné, son évaluation chiffrée et honnête, et son intégration à vos outils.

timer

Durée indicative

De trois semaines à trois mois selon la maturité des données

Le périmètre et le délai sont fixés avant de commencer, après le diagnostic.

Cela correspond à votre besoin ?

Décrivez votre situation en quelques lignes. Le premier échange est gratuit et sans engagement.

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