Maintenance prédictive industrielle
Modèles sur signaux capteurs pour anticiper les pannes. ROI mesurable sur la disponibilité et les coûts de maintenance.
Machine Learning
Agence Machine Learning
Déployer des modèles Machine Learning industriels — de la conception au monitoring production.
Une agence Machine Learning prend en charge le cycle complet d'un projet ML : conception du modèle, préparation des données, entraînement, validation, déploiement en production et monitoring. Contrairement à un mode consultant Machine Learning qui privilégie l'accompagnement, le mode agence livre une solution opérationnelle clé en main. Nos missions typiques incluent la maintenance prédictive IA en industrie ou les modèles de scoring en finance.
Périmètre
Cycle complet de la conception au déploiement
En mode agence Machine Learning, Expert IA prend en charge l'intégralité du cycle d'un projet ML : analyse du besoin métier, audit et préparation des données, conception et entraînement du modèle, validation, déploiement en production, mise en place du monitoring et de la maintenance opérationnelle. Convient aux organisations sans équipe data interne suffisante ou qui souhaitent un démarrage rapide.
Stack technique
Notre stack de référence
- Langages : Python (pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, LightGBM), SQL.
- Plateformes : Vertex AI (GCP), SageMaker (AWS), Databricks, MLflow, stack open-source sur Kubernetes selon vos contraintes.
- Déploiement : conteneurs Docker, serving via FastAPI ou framework cloud, articulation avec votre architecture existante.
- Observabilité : Prometheus, Grafana, MLflow tracking, outils de monitoring spécifiques selon votre environnement.
La stack est arbitrée en début de mission en fonction de votre architecture, de votre cloud et de vos contraintes de souveraineté. Aucun outil n'est imposé pour raison commerciale — nous restons agnostiques.
Cas d'usage typiques
Cinq projets phares
Scoring crédit et financier
Modèles de scoring conformes aux exigences ACPR/EBA, articulation avec votre Système de Notation Interne. Sujet à enjeu réglementaire fort.
Détection de fraude
Modèles temps réel sur flux transactionnels, optimisation seuil sensibilité/spécificité, articulation avec les processus métier d'investigation.
Prévision de demande
Modèles sur séries temporelles pour la supply chain, l'énergie, la trésorerie. Articulation avec les outils de planification existants.
Modèles de recommandation
Personnalisation produit, recommandation contenu, cross-sell et up-sell. Articulation avec votre CRM et vos outils marketing.
Tarif
Budget indicatif
- Projet ML focalisé (un cas d'usage, 3-5 mois) : 40 000 à 100 000 € HT.
- Programme ML multi-cas (3-6 cas d'usage, 6-12 mois) : 120 000 à 300 000 € HT.
- Maintenance et évolutions post-livraison : forfait mensuel selon le volume.
Voir Offres pour le détail des tarifs.
Parlons de votre projet
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