Examiner les données
Disponibilité, représentativité et qualité des annotations sont vérifiées avant d’entraîner un modèle.
Analyse d’images, classification et prévision : nous étudions les approches de machine learning à partir de vos données, de leur qualité et de la décision que vous souhaitez améliorer.
Une première conversation permet de préciser vos priorités et les contraintes du projet. Nous définissons ensuite un périmètre, les compétences nécessaires et les livrables à valider ensemble.
Disponibilité, représentativité et qualité des annotations sont vérifiées avant d’entraîner un modèle.
Une méthode simple sert de référence pour apprécier le gain réel d’une solution plus complexe.
La performance peut évoluer lorsque les données changent. Le suivi fait partie du dispositif.
Les usages, les contraintes et le résultat attendu. On partage le même point de départ.
Des parcours, des maquettes, un prototype. L’idée devient assez concrète pour être discutée.
Des cycles courts et des versions à tester. Vous voyez le produit avancer.
Déploiement, hébergement, maintenance. Le produit continue avec ses utilisateurs.
Un démonstrateur d’écosystème IoT pour suivre des capteurs environnementaux. L’interface présente les relevés, l’état des équipements et les alertes à examiner.
Explorer le conceptLa quantité nécessaire dépend de la tâche. Nous commençons par examiner les exemples disponibles et les possibilités de réutiliser un modèle.
Partagez votre contexte, les utilisateurs concernés et les outils existants. Nous commencerons par clarifier le besoin avant de proposer un périmètre et une estimation.
Ils dépendent des fonctionnalités, des intégrations et des contraintes identifiées. Le cadrage sert à établir une estimation explicite ; aucun délai forfaitaire n’est annoncé sans analyse.