Nous vous accompagnons dans toutes les phases de vos projets d’IA traditionnelle, tels que la vision par ordinateur, le machine learning et le deep learning, à travers une démarche en 4 étapes :

ETAPE 1 🧠 La phase d’acculturation et d’idéation marque le début du processus. Durant cette étape, nous sensibilisons les parties prenantes aux enjeux et aux opportunités de l’IA. Nous identifions les objectifs et le retour sur investissement attendu, tout en établissant les critères de réussite du projet.

ETAPE 2 🗨️ La phase de préparation est cruciale pour la collecte et la préparation des données. Nous effectuons avec vous le triage et la classification des informations, et nous sélectionnons les algorithmes et les modèles adaptés. Cette étape inclut également des considérations importantes telles que la responsabilité sociétale des entreprises (RSE), le choix de l’infrastructure (cloud ou sur site), la protection des données et la gouvernance.

ETAPE 3 🛠️ L’implémentation commence toujours par un projet pilote, une preuve de concept (POC) ou un produit minimum viable (MVP). Nous procédons à l’entraînement des modèles, à la validation et à l’optimisation des résultats. Cette phase est essentielle pour s’assurer que le système d’IA fonctionne correctement avant de passer à l’étape suivante.

ETAPE 4 💡 Enfin, la mise à l’échelle implique le déploiement des solutions d’IA à grande échelle, accompagné d’un soutien continu. Nous procédons à l’entraînement des modèles, à la validation et à l’optimisation des résultats. Cette phase est essentielle pour s’assurer que le système d’IA fonctionne correctement avant de passer à l’étape suivante.