Expertise · IA appliquée & MLOps
Intelligence artificielle : de la preuve de concept à la production
Beaucoup de projets d’IA s’arrêtent au prototype. Notre métier, c’est de les faire passer en production et de les y maintenir : données fiables, modèles surveillés, déploiements automatisés. Depuis Lyon, pour des grands comptes en Auvergne-Rhône-Alpes et partout en France.
Ce que nous faisons
Cadrage des cas d’usage
Identifier où l’IA crée de la valeur, et où elle n’en crée pas.
Preuves de concept
Tester rapidement un cas d’usage ou une solution du marché.
Modèles et algorithmes
Maintenance prédictive, détection d’anomalies, qualification de données de capteurs.
MLOps
Industrialisation, déploiement, supervision et réentraînement des modèles.
Temps réel
Traitement de flux pour déclencher des alertes au bon moment.
Notre approche data product
Dans notre approche data product, l’IA n’a de valeur qu’une fois industrialisée et opérée dans la durée : c’est là que nous faisons la différence. Découvrir notre approche
Étape 1
Comprendre le métier
Quel problème, quelles données, quel gain attendu.
Étape 2
Concevoir les produits data
Un POC court, avec des critères de succès définis à l’avance.
Étape 3
Industrialiser et opérer
MLOps, mise en production, supervision et réentraînement des modèles, puis transfert de compétences à vos équipes.
Cas concrets
Des missions longues, au cœur des systèmes de nos clients. Par confidentialité, nos clients ne sont pas nommés.
Maintenance prédictive du réseau électrique
Gestionnaire de réseau · 25 mois
Passage en production d’un projet R&D de maintenance prédictive basé sur les compteurs communicants, avec une nouvelle fonctionnalité de détection.
Spark · Scala · Airflow · Python · GitLab · Jenkins · Power BI
IA et temps réel pour les alertes réseau
Opérateur télécoms · 15 mois
Industrialisation d’un framework temps réel et POC sur deux cas d’usage d’IA pour traiter plus vite les alertes du réseau.
IBM Streams · IBM Watson
Qualification d’objets connectés environnementaux
Spécialiste des objets connectés · 26 mois
Algorithmes de qualification et indicateurs automatisés pour superviser un parc de capteurs sur le terrain.
BigQuery (GCP) · SQL Server · Looker Studio · Power BI
Questions fréquentes
Pourquoi tant de projets d’IA restent-ils au stade du POC ?
Souvent parce que les données ne sont pas industrialisées et que personne n’est prévu pour maintenir le modèle. Nous traitons ces deux points dès le départ.
Faut-il beaucoup de données pour faire de l’IA ?
Il faut surtout des données fiables et pertinentes. Un cadrage permet de le vérifier avant d’investir.
Qu’est-ce que le MLOps ?
C’est l’ensemble des pratiques qui permettent de déployer, surveiller et mettre à jour des modèles d’IA en production, comme on le fait pour un logiciel.
Allons-nous dépendre d’evoteo ?
Non. Chaque mission prévoit la documentation et le transfert de compétences : votre solution vous appartient.
Un POC d’IA à passer en production ?
Parlons-en : décrivez-nous votre contexte en quelques lignes.