Développement d'IA
Développement d'IA sur mesure pour la prédiction, l'automatisation et l'IA générative
Des modèles entraînés sur vos données et conçus pour vos workflows. SoftSapien développe des solutions de machine learning, d'IA générative et d'agents IA avec les pratiques d'évaluation, de sécurité et de MLOps dont les entreprises ont besoin pour les exploiter en production.
Dernière mise à jour :
Clients sélectionnés
Vue d'ensemble
Une IA conçue pour vos données et votre profil de risque
Les outils d'IA généralistes connaissent rarement assez bien vos produits, vos politiques ou vos clients pour décider seuls. Les vrais gains viennent de modèles adaptés à vos données et intégrés aux systèmes où le travail se fait.
Nos ingénieurs IA développent des modèles prédictifs, des systèmes de vision par ordinateur et de NLP, ainsi que des applications d'IA générative ancrées dans vos connaissances grâce à la génération augmentée par récupération. Pour les tâches en plusieurs étapes, nous concevons des agents IA qui utilisent des outils approuvés et passent la main à des personnes quand la confiance est faible.
Chaque solution comprend un cadre d'évaluation, des garde-fous contre les résultats nuisibles ou incorrects et des pipelines MLOps pour la supervision et le réentraînement.
Les défis que nous relevons
Les défis de l'IA que nous relevons
Outils génériques
L'IA standard ne comprend ni nos produits ni nos politiques.
La génération augmentée par récupération ancre les modèles dans vos connaissances validées, et le fine-tuning les adapte à votre terminologie et à vos tâches.
Mauvaises réponses
Nous ne pouvons pas risquer qu'une IA donne de fausses informations aux clients.
Les cadres d'évaluation testent la précision par rapport à vos références, et les garde-fous bloquent les résultats nuisibles ou non étayés avant qu'ils n'atteignent les utilisateurs.
Tâches en plusieurs étapes
Nous voulons que l'IA accomplisse des tâches, au-delà de répondre à des questions.
Les agents IA utilisent des outils et API approuvés pour accomplir des tâches en plusieurs étapes, et passent la main à des personnes quand la confiance est faible ou qu'une validation est requise.
Mise en production
Nos data scientists construisent des modèles que l'informatique ne peut pas exploiter.
Les pipelines MLOps empaquettent, déploient, supervisent et réentraînent les modèles dans votre infrastructure, avec gestion des versions et gouvernance de bout en bout.
Ce qui est inclus
Compétences en développement d'IA
Une IA prédictive, perceptive et générative conçue pour le déploiement en entreprise.
Machine learning prédictif
Modèles de classification, de régression et de prévision pour le risque, la demande, l'attrition et la tarification.
IA générative et RAG
Assistants et outils de contenu ancrés dans vos documents, avec citation des sources.
Agents IA
Des workflows agentiques qui planifient, appellent des outils approuvés et escaladent vers des personnes si nécessaire.
Vision par ordinateur
Modèles d'image et de vidéo pour l'inspection, le traitement de documents et la surveillance de la sécurité.
Traitement du langage naturel
Extraction d'entités, classification, résumé et analyse de sentiment.
MLOps et gouvernance des modèles
Gestion des versions, supervision, détection de dérive et pistes d'audit pour chaque modèle.
Résultats métier
L'impact métier d'une IA sur mesure
Chaque modèle est mesuré par rapport au KPI qu'il doit faire progresser.
Des coûts de traitement réduits
Le traitement automatisé des documents et le tri réduisent l'effort manuel.
De meilleures décisions
Les prédictions révèlent risques et opportunités plus tôt que l'analyse manuelle.
Un service client plus rapide
Les assistants IA traitent les questions courantes et aident les conseillers en temps réel.
Une qualité constante
Les modèles de vision et de NLP appliquent le même standard à chaque cas.
Un risque maîtrisé
Garde-fous, évaluation et revue humaine maintiennent le comportement de l'IA dans le cadre des politiques.
Secteurs
Le développement d'IA dans tous les secteurs
Comment la discipline s'adapte aux réglementations, aux données et aux clients de chaque secteur.
Finance et commerce
Scoring de fraude, aide à la souscription et recommandations personnalisées.
- Fintech
- Banque
- Assurance
- E-commerce
- Biens de consommation
- Distribution de mode
Santé et sciences de la vie
Synthèse des notes cliniques, aide aux autorisations préalables et tri des images.
- Santé et hôpitaux
- Santé et bien-être
- Dentaire
Industrie et chaîne d'approvisionnement
Détection visuelle des défauts, prévision de la demande et prédiction de la maintenance.
- Automobile
- Industrie manufacturière (Industrie 4.0)
- Logistique
- Transport
- Construction
- Architecture
- Pétrole et gaz
- Cleantech
- Énergie et services publics
- Agriculture
Entreprise et technologie
Copilotes IA intégrés au produit, assistants de code et recherche intelligente.
- Informatique
- Services B2B
- Télécommunications
Approche de delivery
Comment nous développons des solutions d'IA
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Cadrage du cas d'usage
L'objectif, les utilisateurs, l'indicateur de réussite et le risque acceptable sont définis.
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Préparation des données
Les données sont collectées, étiquetées, nettoyées et sécurisées.
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Développement du modèle
Les approches sont comparées et le meilleur candidat est affiné.
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Évaluation et garde-fous
Précision, biais, sécurité et coût sont testés avant la mise en production.
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Déploiement et MLOps
Le modèle est intégré, supervisé et réentraîné à mesure que les données évoluent.
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.
Référentiels
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- Hugging Face Transformers
- XGBoost
Modèles de fondation
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Amazon Bedrock
Orchestration
- LangChain
- LlamaIndex
- LangGraph
- Semantic Kernel
Bases de données vectorielles
- Pinecone
- Weaviate
- pgvector
- Qdrant
MLOps
- MLflow
- Amazon SageMaker
- Azure Machine Learning
- Google Vertex AI
- Weights & Biases
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 de développement d'IA 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 le développement d'IA
Aucune question ne correspond.
Construisez-vous des modèles de zéro ou faites-vous du fine-tuning de modèles existants ?
Cela dépend de la tâche. Le fine-tuning d'un modèle de fondation existant est généralement plus rapide et moins coûteux ; un modèle construit de zéro n'est envisagé que si la tâche l'exige vraiment.
Comment validez-vous les performances du modèle avant sa mise en production ?
Sur vos propres données de test mises de côté et vos indicateurs de réussite métier, examinés avec votre équipe avant la mise en service.
En quoi consiste concrètement le développement d'IA ?
Le développement ou le fine-tuning d'un modèle adapté à votre tâche, son évaluation sur vos propres données et sa mise en production dans votre infrastructure.
Combien coûte une mission de développement d'IA ?
Le coût dépend de la complexité de la tâche et de la maturité des données. Nous l'estimons après avoir examiné vos données et l'objectif.
Combien de temps faut-il pour développer un modèle sur mesure ?
Un pilote portant sur une seule tâche dure généralement de quatre à six semaines et se termine par des résultats de performance évalués par rapport à l'objectif initial.
À qui appartiennent le modèle entraîné et le code lors de la passation ?
À vous. Les artefacts des modèles, le code d'entraînement et la documentation sont transférés à votre organisation lors de la passation.
Où le modèle s'exécute-t-il une fois déployé ?
Dans votre propre infrastructure ou votre tenant cloud.
Pour quels secteurs avez-vous construit des modèles d'IA sur mesure ?
Les services financiers, la santé, la logistique et l'industrie, entre autres, partout où une tâche de prédiction ou de classification repose sur des données propriétaires.
Pouvez-vous améliorer un modèle existant peu performant ?
Oui. Nous évaluons d'abord le modèle existant sur vos données pour déterminer si le fine-tuning ou une reconstruction est la bonne voie.
Dans quel délai pouvez-vous démarrer une mission de développement d'IA ?
Chaque demande reçoit une réponse sous 2 heures ouvrées.
Transformez vos données en une capacité d'IA opérationnelle
Décrivez la tâche que vous souhaitez confier à l'IA. Nous évaluerons la faisabilité, les besoins en données et l'impact attendu, puis esquisserons un plan pilote.