Développement et intégration IA sur-mesure

• Cadrage du besoin métier et définition des critères de réussite
• Étude de faisabilité technique et choix d'approche (modèle existant, fine-tuning, développement spécifique)
• Conception de l'architecture applicative et du parcours utilisateur
• Prototypage rapide et validation auprès des utilisateurs cibles
• Développement itératif du produit
• Évaluation de la qualité et de la fiabilité des sorties (jeux de test, métriques métier, garde-fous)
• Optimisation des coûts d'inférence et de l'empreinte dès la conception
• Mise en production, documentation et transfert aux équipes internes

• Instrumentation et mesure de l'existant (coût par requête, par usage, par utilisateur)
• Analyse de la répartition des coûts : inférence, entraînement, stockage, infrastructure, licences
• Analyse des usages réels et des écarts avec le dimensionnement en place
• Identification des gisements d'économie : choix de modèle, quantification, distillation, caching, batching, routage, révision d'architecture
• Chiffrage et priorisation des optimisations selon leur gain et leur effort
• Mise en œuvre des optimisations retenues
• Validation à qualité de service constante (tests de non-régression sur la performance et la satisfaction utilisateur)
• Mise en place du suivi continu des coûts (tableau de bord, alertes, seuils)

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• Cadrage de la question métier et traduction en problème de data science
• Audit des données disponibles : volume, qualité, représentativité, biais
• Préparation et exploration des données
• Définition du protocole d'évaluation et des métriques de succès avant modélisation
• Développement et itération sur les modèles
• Analyse des résultats, des limites et des cas d'échec
• Vérification de la robustesse et de l'équité du modèle
• Industrialisation ou remise du modèle avec sa documentation
• Restitution des enseignements aux équipes métier

• Cadrage des besoins d'usage : qui consomme la donnée, pour quoi, à quelle fraîcheur
• Audit de l'existant : sources, flux, entrepôts, dette technique
• Conception de l'architecture data et choix des composants
• Développement des pipelines d'ingestion, de transformation et d'exposition
• Mise en place de la qualité de données : tests, contrôles, traçabilité
• Modélisation et structuration de l'entrepôt ou du lac de données
• Optimisation des traitements (coût de calcul, volumes stockés, fréquences)
• Mise en place du monitoring et de l'alerting
• Documentation et transfert aux équipes internes