IA et machine learning
Des services d'IA et de machine learning qui arrivent en production
Faites passer l'IA d'un pilote prometteur à une capacité métier fiable. SoftSapien développe des modèles de machine learning, des applications d'IA générative ainsi que les socles de données, d'analytique et de BI qui rendent leurs résultats fiables et utiles.
Dernière mise à jour :
Clients sélectionnés
Vue d'ensemble
Une IA appliquée, ancrée dans les résultats métier
Beaucoup d'initiatives d'IA s'enlisent entre la démo et l'usage quotidien. Le modèle fonctionne bien sur un échantillon, puis peine face aux données de production désordonnées, manque des contrôles exigés par la conformité ou produit des réponses dont personne ne sait que faire.
SoftSapien commence chaque mission d'IA par la décision ou le workflow que le modèle doit améliorer et l'indicateur qui le prouvera. La maturité des données est évaluée tôt, les modèles sont évalués par rapport à des références métier, et les pratiques MLOps les maintiennent précis après le déploiement. Les garde-fous d'IA responsable, dont les tests de biais, l'explicabilité et la revue humaine, sont intégrés dès la conception.
Parce que l'IA dépend de données fiables, la même pratique couvre la data science, les pipelines analytiques, la visualisation et la business intelligence, offrant à chaque modèle et à chaque tableau de bord un socle fiable.
Les défis que nous relevons
Les questions sur l'IA que nous posent les entreprises
Quatre situations qui amènent les entreprises vers SoftSapien pour l'IA, et comment chacune est résolue.
Pilotes bloqués
Notre pilote d'IA a impressionné tout le monde et n'est jamais arrivé en production.
Chaque mission commence par la décision que le modèle doit améliorer et l'indicateur qui le prouve. Les données de production, l'intégration et la supervision sont planifiées dès le pilote.
Maturité des données
Nous ne sommes pas sûrs que nos données soient assez bonnes pour l'IA.
Une évaluation de la maturité des données vérifie tôt la qualité, la couverture et l'accès, puis l'ingénierie des données comble les lacunes avant le début de la modélisation.
Confiance et contrôle
La conformité s'inquiète de voir l'IA prendre des décisions inexpliquées.
Tests de biais, explicabilité, revue humaine et journalisation d'audit sont intégrés à chaque solution, avec des modèles qui s'exécutent dans votre propre tenant cloud.
Dérive du modèle
Les modèles qui fonctionnaient au trimestre dernier perdent en précision.
Les pipelines MLOps surveillent la précision et la dérive des données en production et déclenchent le réentraînement avant que les performances n'affectent l'activité.
Portefeuille de services
Nos services d'IA et de machine learning
Six services couvrant le développement de modèles, l'IA conversationnelle et l'ensemble de la chaîne analytique.
Développement d'IA
Développement et ajustement fin de modèles sur mesure pour des tâches de prédiction, de classification et d'automatisation propres à vos données.
Découvrir le développement d'IAIA conversationnelle et chatbots
Chatbots et assistants vocaux d'entreprise s'appuyant sur votre propre base de connaissances.
Découvrir l'IA conversationnelle et les chatbotsData science
Modélisation statistique et expérimentation pour répondre à des questions métier précises, de la prédiction de l'attrition à la prévision de la demande.
Découvrir la data scienceAnalyse de données
Des pipelines d'analyse qui transforment les données opérationnelles brutes en indicateurs que vos équipes suivent et exploitent vraiment.
Découvrir l'analyse de donnéesVisualisation de données
Tableaux de bord et interfaces de reporting sur mesure, conçus pour les décisions concrètes de vos parties prenantes.
Découvrir la visualisation de donnéesBusiness intelligence
Déploiement de plateformes BI et conception d'entrepôts de données qui relient chaque service à une source unique de vérité.
Découvrir la business intelligenceRésultats métier
Ce qu'apporte une IA de niveau production
Chaque modèle est rattaché à un KPI métier et suivi par rapport à celui-ci après le lancement.
Des décisions automatisées à grande échelle
Les modèles classent, orientent et approuvent les cas courants pour que les experts se concentrent sur les exceptions.
Des prévisions plus précises
Les prévisions de demande, de risque et d'attrition améliorent la planification et l'allocation des ressources.
Un accès plus rapide aux connaissances
Les assistants d'IA générative répondent aux questions à partir de vos propres documents en quelques secondes.
Des décisions fondées sur les données
Les tableaux de bord et la BI donnent à chaque équipe des indicateurs à jour et cohérents.
Une IA gouvernée et responsable
La supervision, l'explicabilité et le contrôle humain maintiennent l'IA conforme et digne de confiance.
Secteurs
L'IA et le machine learning dans tous les secteurs
Comment la discipline s'adapte aux réglementations, aux données et aux clients de chaque secteur.
Finance et commerce
Détection de la fraude, scoring du risque de crédit, offres personnalisées et prévision de la demande.
- Fintech
- Banque
- Assurance
- E-commerce
- Biens de consommation
- Distribution de mode
Santé et sciences de la vie
Assistants de documentation clinique, aide à l'imagerie et stratification du risque patient.
- Santé et hôpitaux
- Santé et bien-être
- Dentaire
Industrie et chaîne d'approvisionnement
Maintenance prédictive, contrôle qualité par vision par ordinateur et optimisation des itinéraires.
- Automobile
- Industrie manufacturière (Industrie 4.0)
- Logistique
- Transport
- Construction
- Architecture
- Pétrole et gaz
- Cleantech
- Énergie et services publics
- Agriculture
Entreprise et technologie
Copilotes IA, recherche intelligente et automatisation du support pour les produits logiciels.
- Informatique
- Services B2B
- Télécommunications
Approche de delivery
Comment nous menons l'IA de l'idée à la production
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Cadrer le cas d'usage
La décision, les utilisateurs, l'indicateur de réussite et le niveau de risque sont définis.
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Évaluer les données
La disponibilité, la qualité et la gouvernance des données sont examinées et les lacunes comblées.
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Prototyper et évaluer
Les modèles candidats sont testés par rapport à des références métier.
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Déployer avec MLOps
Les modèles passent en production avec supervision, gestion des versions et retour arrière.
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Superviser et améliorer
La détection de dérive et le réentraînement maintiennent les performances au niveau visé.
Technologie
Les plateformes et outils que nous utilisons
Choisis pour chaque mission en fonction de votre patrimoine existant, de vos licences et des compétences de votre équipe.
Machine learning
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
IA générative
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
Plateformes de ML
- Amazon SageMaker
- Azure Machine Learning
- Google Vertex AI
- Databricks
- MLflow
Vecteurs et données
- Pinecone
- pgvector
- Weaviate
- Snowflake
- BigQuery
Analytique et BI
- Power BI
- Tableau
- Looker
- dbt
Modèles d'engagement
Comment travailler avec SoftSapien
Commencez petit et élargissez, ou engagez-vous sur un programme complet. Chaque modèle inclut les mêmes standards de propriété, de sécurité et de reporting.
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À partir d'environ 4 semaines
Pilote
Prouvez la valeur sur un processus, une campagne ou une preuve de concept avant d'investir plus largement.
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Prix forfaitaire
Delivery au forfait
Un livrable clairement délimité, selon des critères d'acceptation convenus.
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Mensuel, défini après le cadrage
Forfait programme
Un delivery continu, avec des priorités revues à chaque cycle.
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Délais de réponse définis
Support managé
Des contrats de support qui maintiennent la performance des plateformes et des campagnes après le lancement.
Pourquoi SoftSapien
Pourquoi les entreprises choisissent SoftSapien
Ce que toute organisation peut attendre d'une mission d'IA et de machine learning avec SoftSapien.
Propriété à la passation
Le code source, les configurations, la documentation et les livrables stratégiques sont transférés à votre organisation à la clôture de la mission.
Sécurité et conformité par défaut
Le travail s'effectue dans vos périmètres d'identité, d'accès et de résidence des données dès le premier jour, vos exigences de conformité étant intégrées au delivery.
Une réponse sous 2 heures ouvrées
Chaque demande parvient à un spécialiste et reçoit une réponse sous deux heures ouvrées.
Des spécialistes du lancement à la passation
Les ingénieurs et stratèges qui cadrent votre mission restent mobilisés jusqu'au delivery et à la passation.
Toutes les disciplines, coordonnées
Les expertises en ingénierie, IA, cloud, business et marketing se combinent dès qu'une mission couvre plusieurs disciplines.
Un delivery sur tous les fuseaux horaires
Des équipes en Amérique du Nord, en Europe, au Moyen-Orient et en Asie-Pacifique alignent le delivery sur vos horaires de travail.
Questions fréquentes
FAQ sur l'IA et le machine learning
Aucune question ne correspond.
Qu'est-ce que le conseil en IA pour les entreprises ?
Le conseil en IA pour les entreprises couvre le développement, le fine-tuning et le déploiement de modèles pour la prédiction, la classification, l'automatisation et les cas d'usage conversationnels. Les modèles s'exécutent dans votre propre infrastructure, entraînés sur vos propres données.
Comment protégez-vous nos données propriétaires pendant le développement des modèles ?
Les modèles s'exécutent dans votre VPC ou votre tenant cloud. Les protections contre l'injection de prompts, le masquage des données personnelles et les contrôles de résidence des données s'appliquent avant le début de l'entraînement.
Quel délai réaliste pour un premier pilote d'IA ?
La plupart des pilotes portant sur un seul workflow durent de quatre à six semaines et se terminent par des résultats de performance évalués par rapport à l'objectif initial.
Construisez-vous des modèles sur mesure ou intégrez-vous des LLM existants ?
Les deux, selon la tâche. Les problèmes de classification et de prédiction sur vos données propriétaires justifient souvent des modèles sur mesure. Les cas d'usage conversationnels et génératifs intègrent généralement un modèle de fondation ancré dans votre propre base de connaissances.
Combien coûte une mission d'IA ou de machine learning ?
Le coût dépend du périmètre et de la maturité des données. Un pilote sur un seul workflow ne se chiffre pas comme un déploiement à l'échelle de la production. Nous l'estimons après avoir examiné vos données et votre objectif.
De quelles données avez-vous besoin pour démarrer un modèle ?
Les données pertinentes pour la tâche : historiques pour les tâches de prédiction et de classification, ou documentation et contenus de support existants pour une IA conversationnelle ancrée dans votre propre base de connaissances.
Assurez-vous un suivi continu des modèles après leur déploiement ?
Oui. Les modèles déployés peuvent être couverts par un contrat de support incluant la surveillance des performances, le réentraînement et la réponse aux incidents.
Comment mesurez-vous la réussite d'un pilote d'IA ?
Par rapport à l'objectif initial fixé avant le pilote, avec l'indicateur qu'il implique : précision, latence, réduction des coûts ou adoption, selon le cas d'usage.
À qui appartiennent les modèles entraînés et le code à la fin de la mission ?
À vous. Les artefacts des modèles, le code d'entraînement et la documentation sont transférés à votre organisation lors de la passation.
Pouvez-vous intégrer l'IA dans un produit existant ?
Oui. La plupart des missions d'IA ajoutent une capacité à un produit que vous exploitez déjà.
Trouvez le cas d'usage d'IA à financer en priorité
Partagez les décisions ou les workflows que vous souhaitez améliorer. Un spécialiste IA de SoftSapien évaluera la maturité des données, estimera l'impact et recommandera un pilote aux critères de réussite clairs.