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Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1800+ professionnels de l'informatique qui développent des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.
À propos de nous
Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1600+ professionnels de l'informatique développant des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.

Solutions d'apprentissage automatique


Innowise s'appuie sur une expertise approfondie de l'apprentissage automatique pour créer des solutions logicielles de pointe permettant d'automatiser les processus, de réduire les coûts d'exploitation et de découvrir de nouvelles possibilités de résolution de problèmes. Nos spécialistes en R&D, qui ont une connaissance approfondie de divers domaines d'activité et des technologies d'apprentissage automatique, aident nos clients à obtenir des informations précieuses sur le marché et à accroître l'efficacité globale des processus d'entreprise.

Améliorez votre activité grâce à des solutions d'apprentissage automatique de pointe

Le partenariat avec Microsoft fait de nous un collaborateur de confiance pour les entreprises cherchant à tirer parti de l'IA pour leurs efforts de transformation numérique.

Grâce à notre affiliation, nous pouvons offrir à nos clients des solutions et des outils d'IA robustes, essentiels pour créer des applications plus intelligentes et gérer efficacement les données. La reconnaissance de Microsoft nous positionne également comme un partenaire fiable, capable de répondre aux demandes spécifiques des clients.

Nos services d'apprentissage automatique

Apprentissage automatique
Le développement d'une solution à partir de zéro est la bonne solution si l'on a besoin d'un algorithme ML avec des fonctionnalités spécifiques. De tels systèmes répondront parfaitement aux besoins et aux objectifs des utilisateurs.
Deep learning
Inspirés par les créatures vivantes qui traitent l'information, les algorithmes d'apprentissage profond apportent des avantages précieux à un large éventail de domaines, de la traduction automatique à la vision par ordinateur en passant par la bioinformatique et la conception de médicaments.
En utilisant une combinaison de techniques d'analyse avancées et de technologies de pointe comme l'apprentissage automatique, les scientifiques des données extraient des informations à partir de grands volumes de données. Cela aide les entreprises dans la planification stratégique, l'optimisation des flux de travail, l'analyse du comportement des clients et la prise de décision basée sur les données.
Les algorithmes ML capables de reconnaître les images et de distinguer les objets représentés peuvent accroître l'efficacité de toute une série de processus, du tri, du marquage et de la catégorisation des photos au renforcement et à l'automatisation de la sécurité à l'aide de la vidéosurveillance.
Reconnaissance vocale
Grâce à l'apprentissage automatique, les produits sont capables de reconnaître et de comprendre la parole humaine, ce qui rend l'expérience utilisateur plus vivante et plus efficace pour une entreprise.
Optimisation de l'algorithme
L'optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique implique d'affiner leur niveau de précision. Les développeurs peuvent augmenter considérablement l'efficacité des algorithmes d'apprentissage automatique en faisant progresser les hyperparamètres ou en obtenant les meilleures variables de modèle par l'entraînement.
Analyse prédictive
Les solutions d'analyse prédictive analysent les données historiques afin de les exploiter pour identifier les risques et les opportunités et construire des modèles prédictifs. L'utilisation de l'apprentissage automatique à cette fin permet aux entreprises d'obtenir des informations précieuses sur les performances et les risques, facilitant ainsi la prise de décision basée sur les données.
Analyse des sentiments et traitement automatique des langues
L'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) permettent aux entreprises d'automatiser des processus tels que l'analyse des médias sociaux ou la navigation du client vers son objectif, ce qui accroît l'efficacité globale des activités de vente et de marketing.
Développement de réseaux neuronaux
Grâce aux systèmes de réseaux neuronaux, les entreprises peuvent suivre des modèles qui ne sont pas reconnus par les analyses traditionnelles. Cette fonctionnalité apporte des informations précieuses sur le marché, les schémas comportementaux des clients et la manière dont ils peuvent être exploités.
Reconnaissance optique des caractères
Les solutions OCR basées sur le ML augmentent l'efficacité des processus de gestion de la documentation, garantissent qu'ils ne contiennent pas d'erreurs et peuvent même être mises en œuvre à des fins de sécurité pour éviter les fuites de données confidentielles.

Solutions d'apprentissage automatique que nous créons

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être adaptés pour automatiser et rationaliser de nombreux processus commerciaux. L'automatisation des opérations de routine permettra de libérer du temps pour les tâches difficiles nécessitant une attention particulière.

Maintenance prédictive

En utilisant l'analyse prédictive, la compréhension audiovisuelle et d'autres techniques d'apprentissage automatique, Innowise réduira les pertes financières de votre entreprise en fournissant à l'avance les informations sur la maintenance nécessaire pour les outils et les machines.

Détection des fraudes

Pour détecter et prévenir la fraude, Innowise applique des solutions d'apprentissage automatique sur des ensembles de données spécifiques. Ces solutions apprennent aux algorithmes à vérifier les actions des utilisateurs en fonction de certaines règles ou à détecter des anomalies spécifiques qui se produisent lorsqu'un cas de fraude se produit.

Prévision de la demande

Innowise exploite la puissance de l'apprentissage automatique pour effectuer des analyses rétrospectives et en temps réel des données du marché, dévoilant les tendances saisonnières de la demande, ce qui permet d'établir des prévisions de vente plus précises.

Prix dynamique

Innowise met en œuvre des modèles d'apprentissage automatique pour analyser les données du marché concernant la demande de produits particuliers, ce qui permet aux entreprises d'adapter automatiquement leurs prix à la demande actuelle et de les vendre plus efficacement.

Développement de chatbot en temps réel

Nos spécialistes de l'apprentissage automatique amélioreront l'expérience des clients grâce à un chatbot simulant une conversation humaine en mettant en œuvre l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel, reconnaissance vocale (text-to-speech/speech-to-text), et d'autres outils de ML.

Développement d'un assistant virtuel

En construisant un assistant virtuel, nous créons un lien particulier entre vos produits et les utilisateurs à l'aide de la compréhension audiovisuelle, de l'apprentissage profond et du traitement du langage naturel. En outre, un assistant virtuel peut devenir un moteur de la création d'un écosystème de produits.

Analyse du comportement des clients

En formant des algorithmes d'apprentissage automatique pour comprendre le comportement des clients, Innowise donne aux entreprises des informations essentielles sur leurs clients, ce qui leur permet d'effectuer une segmentation de la clientèle, de modéliser le taux de désabonnement et de le réduire, etc.

Systèmes de recommandation intelligents

Les solutions d'apprentissage profond et d'automatisation du marketing permettront à votre entreprise de proposer aux utilisateurs des actifs de toute nature avec une précision accrue, ce qui augmentera la satisfaction des utilisateurs et réduira les taux de désabonnement.

Vous envisagez de mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique?

Laissez Innowise s'occuper de tout, de la découverte au déploiement

Plateformes avec lesquelles nous travaillons

Apprentissage automatique AWS

Amazon propose un certain nombre de solutions d'apprentissage automatique préconstruites incluses dans la plateforme. Ces technologies comprennent la transcription, la conversion texte-parole et le traitement du langage naturel (NLP). Cet ensemble d'outils facilite le déploiement rapide de solutions d'apprentissage automatique.

Amazon SageMaker Amazon Transcribe & Polly Amazon Comprehend Amazon Rekognition

Apprentissage automatique Azure

Microsoft Azure est conçu pour prendre en charge le cycle de vie de l'apprentissage automatique de bout en bout, de la préparation des données au débogage et au suivi des artefacts.

Azure Cognitive Services Azure Machine Learning Azure Bot Services Services Azure Applied AI

Google apprentissage machine

Google Cloud regorge de divers outils utilisés à différentes étapes du cycle de vie du ML, du déploiement du modèle et de la préparation des données à la construction de modèles sophistiqués et à l'adaptation de la solution à un domaine particulier.

Vertex AI Google Conversational AI Google AI pour les documents Google AI pour les industries

Apprentissage automatique pour tous les secteurs

L'expansion des méthodes grâce à l'apprentissage automatique sera profitable aux entreprises, dans tous les secteurs d'activité.

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Finance, banque et assurance
Gestion des risques Évaluation du crédit Détection des fraudes Comptabilité prédictive Analyse des marchés boursiers Commerce algorithmique Finance computationnelle
Finance, banque et assurance
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Soins de santé et sciences de la vie
Diagnostic médical Prévision des risques sanitaires Un traitement personnalisé Gestion proactive de la santé Analyse de la recherche médicale Automatisation du flux de travail
Soins de santé et sciences de la vie
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eCommerce et vente au détail
Prix dynamique Moteurs de recommandation Prévision de la demande Gestion des stocks Prévision du comportement d'achat Automatisation des processus
eCommerce et vente au détail
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Marketing
Analyse transcanal Prévision des tendances Écoute sociale et analyse des sentiments Segmentation de la clientèle Ciblage intelligent Analyse du comportement des consommateurs
Marketing
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Fabrication
Maintenance prédictive Surveillance des conditions Contrôle de la qualité Computer vision Optimisation des processus
Fabrication
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Logistique et transport
Planification prédictive des stocks Analyse de la chaîne d'approvisionnement Planification de l'itinéraire Prévision du trafic Véhicules à conduite autonome
Logistique et transport
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Sécurité
Détection des fraudes Reconnaissance des visages Identification des comportements suspects Reconnaissance des articles interdits Évaluation des risques Filtrage des messages de pêche Protection contre les logiciels malveillants Protection contre les fuites de données
Sécurité
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Énergie et services publics
Optimisation de l'offre et de la demande d'énergie Optimisation des émissions de carbone Gestion des réseaux intelligents Analyse et prévision de l'utilisation de l'énergie
Énergie et services publics
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Éducation
Apprentissage adaptatif L'apprentissage personnalisé Analyse de l'apprentissage Évaluer les évaluations
Éducation
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Médias et divertissement
Moteurs de recommandation Vignettes et accroches ciblées Sous-titres automatisés
Médias et divertissement
Gestion des risques Évaluation du crédit Détection des fraudes Comptabilité prédictive Analyse des marchés boursiers Commerce algorithmique Finance computationnelle
Diagnostic médical Prévision des risques sanitaires Un traitement personnalisé Gestion proactive de la santé Analyse de la recherche médicale Commerce algorithmique Automatisation du flux de travail
Prix dynamique Moteurs de recommandation Prévision de la demande Gestion des stocks Prévision du comportement d'achat Automatisation des processus
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Marketing
Analyse transcanal Prévision des tendances Écoute sociale et analyse des sentiments Segmentation de la clientèle Ciblage intelligent Analyse du comportement des consommateurs
Marketing
Maintenance prédictive Surveillance des conditions Contrôle de la qualité Computer vision Optimisation des processus
Planification prédictive des stocks Analyse de la chaîne d'approvisionnement Planification de l'itinéraire Prévision du trafic Véhicules à conduite autonome
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Sécurité
Détection des fraudes Reconnaissance des visages Identification des comportements suspects Reconnaissance des articles interdits Évaluation des risques Filtrage des messages de pêche Protection contre les logiciels malveillants Protection contre les fuites de données
Sécurité
Optimisation de l'offre et de la demande d'énergie Optimisation des émissions de carbone Gestion des réseaux intelligents Analyse et prévision de l'utilisation de l'énergie
Apprentissage adaptatif L'apprentissage personnalisé Analyse de l'apprentissage Évaluer les évaluations
Moteurs de recommandation Vignettes et accroches ciblées Sous-titres automatisés

Comment les entreprises utilisent l'apprentissage automatique

Big Tech exploite les solutions d'apprentissage automatique non seulement pour analyser les données, mais aussi pour les mettre à profit.

Netflix

Netflix utilise des algorithmes ML partout, de son système de recommandation à la création de vignettes personnalisées en fonction des goûts d'un utilisateur particulier, en passant par le choix des lieux de tournage optimaux.

Google

Google met en œuvre l'apprentissage automatique et IA dans tous ses produits, notamment son moteur de recherche, App Store, Google Assistant et Translate.

Amazon

Amazon intègre des solutions de ML et d'AI sur le marché et dans l'assistant vocal Alexa, lui permettant même d'appeler les services d'urgence.

Dynamisez votre entreprise grâce à apprentissage automatique

Automatiser routine

Nous pouvons réduire le temps consacré à l'accumulation de données brutes, à l'analyse et à d'autres tâches de routine chronophages en mettant en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique. L'automatisation ne permettra pas seulement d'économiser des ressources précieuses - les technologies d'apprentissage automatique peuvent détecter des anomalies, des modèles et des corrélations, mettant ainsi en évidence des informations uniques et efficaces.

Analysez toutes les données

L'apprentissage automatique permet le traitement de données multidimensionnelles. En combinant différents types de données et en les analysant comme un seul groupe, nous pouvons découvrir de nouvelles tendances et des informations d'une grande valeur pour l'entreprise. Associée aux possibilités d'automatisation, la capacité d'analyser tout type de données fait de l'apprentissage automatique un outil puissant pour l'analyse des données.

Améliorer le service aux clients

Libérez la puissance de l'apprentissage automatique pour automatiser les processus de service à la clientèle, stimuler leur rapidité et leur efficacité tout en offrant aux clients des expériences personnalisées. Les entreprises augmentent la satisfaction et la fidélité des clients et réduisent les taux de désabonnement en améliorant leurs processus de service à la clientèle à l'aide de solutions d'apprentissage automatique.

Améliorer sécurité

Utilisez les algorithmes d'apprentissage automatique comme des outils exceptionnels d'auto-amélioration renforçant la protection de votre entreprise contre les actions malveillantes. Les solutions ML sont capables de presque tout, de l'automatisation des tâches de routine à la sécurisation du périmètre physique ou virtuel d'une entreprise.

"L'apprentissage automatique est un outil polyvalent qui peut servir littéralement n'importe quelle industrie. Il est capable d'effectuer un large éventail de tâches, de l'analyse de données au pilotage automatique d'un véhicule. Cela donne aux entreprises un formidable avantage sur les concurrents qui ignorent cette technologie. Notre équipe construit diverses solutions d'apprentissage automatique depuis des années et sait définitivement comment les mettre en œuvre de la manière la plus efficace."
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Pilip Tsikhanovich
Chef du département Big Data

Innowise est votre meilleur choix

+
des années d'expertise
Nous développons des solutions de classe mondiale pour les entreprises depuis 2007. Notre expérience approfondie nous permet de fournir des logiciels de premier ordre répondant aux besoins des clients dans les meilleurs délais.
+
professionnels de l'informatique
Notre équipe expérimentée se compose de plus de 1000 spécialistes de la technologie, chacun d'entre eux étant un brillant expert dans son domaine. En tant que professionnels, nous sommes capables de déployer des projets de toute envergure et de toute pile technologique.
75%
Senior ou Moyen
Notre équipe se compose de 75% développeurs de niveau supérieur ou intermédiaire. Grâce à notre vaste expertise du domaine et à nos connaissances approfondies, nous fournissons des solutions de premier ordre aux performances impressionnantes et à la sécurité irréprochable.
+
projets
Notre vaste portefeuille couvre un large éventail de domaines technologiques et commerciaux, notamment FinTech, MedTech, le eCommerce et d'autres industries. Nous savons comment les algorithmes ML peuvent rationaliser les processus commerciaux et multiplier les résultats.

Ingénieurs en apprentissage automatique disponibles à l'embauche

John K.
disponible_dev
Scientifique principal chargé des données 5+ ans d'expérience
RÉSUMÉ
Data scientist et ingénieur en apprentissage automatique avec plus de 5 ans d'expérience dans la construction, l'amélioration et la maintenance de projets axés sur les données pour aider à construire des solutions critiques à des problèmes difficiles.
Demander le CV complet
Andrew D.
disponible_dev
Scientifique principal chargé des données 5+ ans d'expérience
RÉSUMÉ
Développeur stratégique et curieux ayant plus de 5 ans d'expérience dans la programmation à l'aide de Python, R et C++, et le développement d'algorithmes de science des données et d'apprentissage automatique.
Demander le CV complet
Michael P.
disponible_dev
Scientifique principal chargé des données 18+ ans d'expérience
RÉSUMÉ
Data scientist et ingénieur en apprentissage machine avec 18+ ans d'expérience dans la transformation des données en insights stratégiques et en solutions significatives. Principalement axé sur les domaines de la finance, de la publicité et du eCommerce.
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Comment nous développons des solutions d'apprentissage automatique

01
Analyse des besoins
Nous analysons les tâches que les algorithmes d'apprentissage automatique sont censés couvrir, suggérons des outils adaptés et évaluons l'ampleur du travail.
02
Préparation et traitement des données
Nous analysons les données brutes acquises et sélectionnons les grappes de données utiles. Nous traitons ensuite le groupe sélectionné pour le transformer en un ensemble de données et le diviser en trois zones: les données pour la formation, les données pour la validation et les données pour les tests. Le traitement des données nous permet d'entraîner le modèle et d'ajuster ses paramètres pour une efficacité maximale.
03
Feature ingénierie
Nous définissons les variables prédictives appropriées créées et utilisées pour le modèle prédictif sur la base de notre vaste connaissance des domaines d'activité et d'une compréhension approfondie de leurs processus internes.
04
Développement de modèles
En expérimentant les types de modèles, les sélections de caractéristiques et le réglage des paramètres, nous formons plusieurs modèles et choisissons le modèle optimal. Ce processus permet d'amener le modèle le mieux adapté au stade du déploiement.
05
Déploiement du modèle
Nous mettons en pratique le modèle sélectionné en l'intégrant dans votre environnement de travail.
06
Tuning de modèle
Après avoir déployé le modèle, nous suivons en permanence les performances de la solution pour l'ajuster et l'améliorer rapidement si nécessaire.

Faites entretenir vos algorithmes ML par des professionnels

Laissez nos talents hautement qualifiés en apprentissage automatique s'occuper de votre projet.

Coût de la mise en œuvre de l'apprentissage automatique

Innowise dispose de plus de ans d'expérience dans le développement de logiciels et de plus de  projets lancés avec succès de différentes tailles et complexités. Le coût final de chaque projet dépend d'un certain nombre de facteurs, tels que :
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Effectif de l'équipe
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Autres variables spécifiques au projet
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Autres variables spécifiques au projet
Nous prenons toujours en considération le budget et les demandes du client pour rendre des services d'ingénierie de solutions de classe mondiale à un coût raisonnable.

FAQ

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle présentant le domaine de la science des algorithmes informatiques axé sur l'analyse et l'interprétation de modèles dans les données afin de faciliter la prédiction et la prise de décisions raisonnées.

À partir d'un échantillon de données, les solutions ML construisent, analysent et comparent des modèles mathématiques, ce qui permet de faire des prédictions rapides, informées et très précises des résultats possibles. Ces algorithmes ne se contentent pas d'analyser les données entrantes, mais les comprennent et les utilisent, facilitant ainsi l'auto-amélioration continue du système. L'exploitation du potentiel illimité des solutions ML est au cœur du succès des industries modernes.

L'apprentissage automatique favorise la prise de décision basée sur les données, en fournissant aux entreprises des informations précieuses sur les modèles et les moyens d'optimiser le processus de production pour suivre le rythme de développement mis en place par le marché, les clients et les concurrents.

Alors que l'AI interagit avec l'environnement pour apprendre et prendre des mesures maximisant les chances d'atteindre les objectifs, le ML apprend et prédit en observant passivement.

Toutes les industries sont guidées par les données. Puisque l'objectif principal de l'apprentissage automatique est d'analyser les données et de faire des prédictions à partir de celles-ci, l'apprentissage automatique sera avantageux dans tous les domaines.

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    S’il vous plaît, ajouter les détails du projet, la durée, la pile technologique, IT spécialistes nécessaires et d'autres informations pertinentes
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    Que se passe-t-il ensuite?

    1

    Une fois que nous aurons reçu et traité votre demande, nous prendrons contact avec vous pour détailler les besoins de votre projet et signer un accord de confidentialité.

    2

    Après avoir examiné vos souhaits, vos besoins et vos attentes, notre équipe élaborera une proposition de projet avec l'étendue des travaux, la taille de l'équipe, les délais et les coûts estimés.

    3

    Nous prendrons rendez-vous avec vous pour discuter de l'offre et régler les détails.

    4

    Enfin, nous signons un contrat et commençons immédiatement à travailler sur votre projet.

    Спасибо !

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