- Conseil et stratégie
- Analyse et préparation des données
- Développement de modèles personnalisés
- Développement de solutions
- Apprentissage et optimisation des modèles
- MLOps et surveillance des modèles
- Intégration d'une IA adaptative
- Boucle de rétroaction automatisée
- Configuration de la sécurité et de la GRC
- Déploiement et mise en œuvre
- Soutien continu
Conseil et stratégie en matière d'IA adaptative
Pour les initiatives qui en sont à leurs débuts, nous identifions les problèmes métier pouvant être résolus par l'IA adaptative et élaborons une stratégie sur mesure. Nos services comprennent l'identification des cas d'utilisation, l'évaluation de la faisabilité, l'analyse du retour sur investissement et l'élaboration d'une feuille de route pour l'adaptation en temps réel.
Analyse et préparation des données
Faites appel à Innowise pour mettre en place un flux continu de données fraîches destiné à l'apprentissage continu des modèles. Nous collectons, nettoyons et étiquetons les données afin de les préparer pour les pipelines de streaming, puis nous mettons en place l'infrastructure nécessaire à leur ingestion en temps réel.
Développement de modèles d'IA adaptatifs sur mesure
Si votre environnement évolue trop rapidement pour permettre un réentraînement manuel des modèles, nous pouvons en développer un sur mesure. Nous créons de toutes pièces des modèles propriétaires conçus pour des processus métier spécifiques, ou nous affinons des modèles de base afin de les adapter à vos données et à votre cas d'utilisation particuliers.
Développement de solutions d'IA adaptatives
Innowise développe des produits dotés d'une IA adaptative qui constitue leur principale valeur ajoutée. Nous commençons par le backend et les API, puis nous passons aux interfaces utilisateur, avant de développer la logique adaptative qui relie tous ces composants pour former un produit logiciel prêt à être mis en production.
Entraînement, réglage et optimisation des modèles d'IA
Nous entraînerons les modèles à l'aide de données historiques et optimiserons les hyperparamètres afin de les préparer au mieux pour leur déploiement. Ils apprendront instantanément grâce à des algorithmes en temps réel, à l'apprentissage par renforcement ou à l'apprentissage continu/en ligne.
MLOps et surveillance des modèles
Afin de garantir la pérennité du modèle et la cohérence de ses prévisions, nous automatisons son cycle de vie grâce à une surveillance en temps réel de la qualité, de la dérive des données et des performances. Nous mettons en place des alertes en cas de dégradation des modèles, afin qu’elles puissent déclencher un réentraînement ou une restauration automatique.
Intégration d'une IA adaptative
Nous excellons dans l'intégration de modules d'IA adaptative au sein d'infrastructures IT existantes, telles que les systèmes ERP et CRM ou les bases de données, sans perturber vos opérations. Nous intervenons sur les systèmes existants via des API, des microservices ou des architectures orientées événements.
Intégration d'une boucle de rétroaction automatisée
Au cœur de nos solutions de développement d'IA adaptative, nos ingénieurs mettent en place des mécanismes permettant aux modèles de recevoir des retours d'information de la part des utilisateurs ou du système, et de s'entraîner automatiquement à partir de ces retours. Ces retours peuvent être explicites (pouce vers le haut/vers le bas) ou implicites (comportement de l'utilisateur, temps nécessaire pour accomplir des tâches).
Configuration de la gouvernance, de la sécurité et de la conformité
Afin de garantir une utilisation conforme de l'IA, sans risque pour vos utilisateurs et vos données, nous mettons en place des politiques de sécurité et adaptons les systèmes d'IA adaptative aux exigences réglementaires. Cela permet d'éviter que les modèles adaptatifs ne dérivent vers des comportements contraires à l'éthique et de préserver leur explicabilité.
Déploiement et mise en œuvre du système
Soyez assuré que votre solution basée sur l'IA sera mise en production sous la forme d'un système évolutif et tolérant aux pannes. Nous effectuons des tests A/B, recourons à des déploiements « canary » et mettons en œuvre des stratégies de retour en arrière adaptées aux modèles en apprentissage continu.
Maintenance et amélioration continue
Une fois le lancement effectué, nous restons à vos côtés pour mettre à jour vos modèles, que ce soit pour corriger une dérive des données ou pour optimiser les algorithmes en fonction de nouveaux scénarios. Cela inclut les calendriers de réentraînement, la gestion des versions et l'adaptation aux changements d'objectifs métier ou de sources de données.
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