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IA & SÉCURITÉ

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IA & Machine Learning

Nous concevons des modèles d'intelligence artificielle entraînés sur vos propres données : ils voient, prédisent et automatisent, sur un serveur, dans le cloud ou directement dans vos appareils.

  • Vision par ordinateur
  • Analyse prédictive
  • Apprentissage fédéré

// Détection en direct

Caméra filmant une chaîne de production
pièce 0.97
pièce 0.95
défaut 0.91
Inférence en temps réelsur l'appareil
// DÉJÀ EN SERVICE

L'IA que nous avons déjà construite

Visuel Amane Trig

Amane Trig

Réduire les accidents en surveillant le conducteur et la route

  • Double dashcam IA
  • Analyse comportementale
  • Alertes temps réel
Voir la solution
> laboratoire.ia

Quatre façons de mettre l'IA au travail

Nous partons de votre problème, pas de la technologie. Choisissez une approche pour la voir en action.

Chaîne de production analysée par l'IA
conforme
conforme
conforme
défaut
conforme

exemples : Contrôle qualité, comptage, détection d'obstacles ou de comportements

// AVANT / APRÈS

Ce qui change concrètement

Avec IA : une caméra signale les pièces défectueuses
Sans IA : contrôle des pièces à l'œil, une par une
Sans IAAvec IA
⇆
  • ✓ Contrôle de chaque pièce, sans fatigue
  • ✓ Alertes immédiates en cas de défaut
  • ✓ Historique pour comprendre l'origine des défauts
// NOTRE STACK IA

Les outils avec lesquels nous construisons vos modèles

Des frameworks ouverts et reconnus, choisis pour que vos modèles restent performants, explicables et faciles à faire évoluer.

Couche 1 · Données & modèles

PythonLangage de l'IA
PandasPréparation des données
scikit-learnPrédiction & classement
PyTorchDeep learning
TensorFlowDeep learning
Hugging FaceModèles de langage

Couche 2 · Vision & IA embarquée

OpenCVTraitement d'images
ULUltralytics YOLODétection d'objets
LiteRT (ex-TensorFlow Lite)IA sur mobile
ONNX RuntimeModèles optimisés
NVIDIA JetsonIA embarquée
Raspberry PiPrototypes connectés

Couche 3 · Mise en production

FastAPIAPI du modèle
DockerDéploiement isolé
MLflowSuivi des versions
FLFlowerApprentissage fédéré
PostgreSQLDonnées et résultats
GrafanaSuivi en temps réel
// DU PROTOTYPE À LA PRODUCTION

Une IA fiable, du prototype à la production

Beaucoup de projets d'IA s'arrêtent à la démonstration. Nous mesurons chaque modèle sur vos données réelles avant de le mettre en service, puis nous le surveillons et le réentraînons quand votre activité évolue.

Données protégées

Hébergement local ou apprentissage fédéré

Sur l'appareil

Le modèle peut tourner sans internet, en temps réel

Mesuré

Précision évaluée sur vos données avant la mise en service

Évolutif

Réentraîné quand vos données changent

detecteur-defauts v1.4En production
précision
96 %
réponse
38 ms
réentraîné
il y a 12 j

précision par version

v1.0
v1.1
v1.2
v1.3
v1.4

Déployé sur : appareil embarqué

valeurs illustratives

// cycle de vie d'un modèle

  1. 01DonnéesCollecte, nettoyage et annotation
  2. 02EntraînementLe modèle apprend sur vos exemples
  3. 03ÉvaluationInsuffisant ? On reprend la préparation
  4. 04DéploiementCloud, serveur ou appareil
  5. 05SuiviPrécision surveillée, réentraînement si besoin

boucles : « on reprend la préparation » · « réentraînement »

$ build --livrables

Ce que nous livrons

✓ Étude de faisabilité : votre problème peut-il être résolu par l'IA, avec quelles données

✓ Jeu de données nettoyé et annoté, prêt pour l'entraînement

✓ Modèle entraîné sur vos propres données

✓ Rapport d'évaluation clair : précision, erreurs types, limites

✓ API sécurisée pour utiliser le modèle depuis vos logiciels

✓ Intégration dans votre site, votre application ou votre machine

✓ Version embarquée si besoin (caméra, téléphone, carte électronique)

✓ Tableau de bord de suivi des performances du modèle

✓ Documentation technique complète

✓ Formation de votre équipe à l'utilisation du modèle

> projet prêt pour la production_

Inclus dans la prestation

  • Atelier de cadrage avec vos équipes
  • Prototype (preuve de concept) avant le développement complet
  • Code source et modèle entraîné remis à votre entreprise
  • Hébergement du modèle pendant 1 an, ou installation sur vos serveurs
  • Réentraînement inclus pendant la période de suivi
  • Support technique 6 mois
Discuter de mon projet IA
NOTRE MÉTHODE

Comment se déroule votre projet d'IA

  1. ÉTAPE 01/07

    Cadrage du problème

    Nous définissons avec vous ce que l'IA doit faire, comment mesurer sa réussite, et ce qu'elle vous fera gagner.

  2. ÉTAPE 02/07

    Audit des données

    Nous vérifions que vos données existent, sont suffisantes et exploitables ; sinon, nous organisons leur collecte.

  3. ÉTAPE 03/07

    Prototype

    Une première version rapide prouve que l'approche fonctionne avant d'engager le développement complet.

  4. ÉTAPE 04/07

    Entraînement & optimisation

    Le modèle est entraîné, ajusté et allégé pour tourner vite sur le matériel visé.

  5. ÉTAPE 05/07

    Évaluation sur cas réels

    Nous testons le modèle sur des situations réelles de votre activité et vous présentons les résultats.

  6. ÉTAPE 06/07

    Déploiement

    Mise en service dans le cloud, sur vos serveurs ou directement dans l'appareil, et formation de votre équipe.

  7. ÉTAPE 07/07

    Suivi & réentraînement

    Nous surveillons la précision et réentraînons le modèle quand vos données ou votre activité évoluent.

// SECTEURS

Et pour votre secteur ?

Industrie

Contrôle qualité par caméra, maintenance prédictive des machines

Commerce & distribution

Prévision des ventes et des stocks, recommandations de produits

Transport & logistique

Sécurité des conducteurs, optimisation des tournées

Agriculture

Détection des maladies des plantes sur photo, prévision des récoltes

Santé

Aide à l'analyse d'images médicales (outil d'aide, jamais de diagnostic seul)

Administration & éducation

Tri automatique de documents, assistants en français et en arabe

// FAQ

Questions fréquentes

C'est la première chose que nous vérifions lors de l'audit. Si elles manquent, nous vous aidons à les collecter, ou nous partons d'un modèle déjà entraîné que nous adaptons.

> nouveau_projet.ia

Vous avez une idée ? Décrivez-la en une phrase.