Expertise · Modélisation et analytique avancée
Des modèles qui éclairent les décisions, pas seulement les tableaux de bord.
Prévisions, segmentation, tests A/B, analyse de sentiment : nous construisons et évaluons des modèles fiables, compréhensibles et reliés à vos indicateurs d’affaires.
Les enjeux
Des données, mais peu de réponses.
Les tableaux de bord décrivent le passé. Les décisions difficiles demandent des prévisions, des tests rigoureux et des modèles dont on comprend les limites.
- Des prévisions peu fiables qui coûtent cher
- Des décisions prises sans test rigoureux
- Des modèles que personne ne sait évaluer
- Le doute entre construire à l’interne ou se faire accompagner
- Des modèles d’IA générative difficiles à contrôler
Ce que nous faisons
De la question d’affaires au modèle évalué.
Prévisions
Demande, ventes, roulement, charge de travail : des prévisions avec leurs marges d’erreur.
Tests A/B et expérimentation
Des tests bien conçus pour décider sur des preuves plutôt que sur des impressions.
Segmentation et analyse client
Des segments utiles, construits sur les comportements réels de vos clients.
Analyse de sentiment et de texte
L’analyse de vos avis, commentaires et conversations pour comprendre votre marque et vos clients.
Choix et adaptation de modèles
Modèle de fondation, fine-tuning ou approche classique : nous choisissons ce qui convient au problème.
Évaluation et red teaming
Des évaluations rigoureuses de vos modèles et de vos LLM pour en mesurer la qualité et les risques.
Notre façon de travailler
Rigueur statistique, langage d’affaires.
Cadrer
Nous traduisons la décision à prendre en question mesurable.
Préparer
Nous vérifions et préparons les données nécessaires.
Modéliser
Nous construisons et comparons plusieurs approches.
Expliquer
Nous présentons les résultats, leurs limites et leur usage concret.
Construire un modèle à l’interne ou faire appel à des consultants?
Si le modèle est au cœur de votre avantage concurrentiel, bâtissez la compétence à l’interne; un accompagnement externe accélère souvent le premier modèle et transfère les méthodes.
Faut-il faire du fine-tuning d’un modèle de fondation?
Pas toujours. Une bonne conception des instructions et une recherche dans vos documents suffisent souvent; le fine-tuning se justifie pour des tâches très précises et répétées.
Comment savoir si un modèle est fiable?
En l’évaluant sur des données qu’il n’a jamais vues, avec des indicateurs adaptés à la décision, et en le surveillant après sa mise en production.
Parlons-en
Un enjeu de données ou d’IA à démêler?
Décrivez-nous la situation. Nous vous répondrons avec une première lecture du problème et des pistes concrètes, sans engagement.
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