Services de développement de PoC d'IA

Testez votre idée d'IA sur des données réelles avant de vous engager dans une livraison à grande échelle. Nos services de développement de preuves de concept d'IA vous aident à valider la faisabilité technique, à réduire les risques au début du projet et à déterminer si la solution vaut la peine d'être mise à l'échelle.

50+

PoCs d'IA livrés et validés avec succès

40%

une mise sur le marché plus rapide pour nos clients

$50M+

d'économies potentielles débloquées grâce à nos solutions de PoC en matière d'IA

Testez votre idée d'IA sur des données réelles avant de vous engager dans une livraison à grande échelle. Nos services IA preuve de concept services de développement vous aider à valider la faisabilité technique, à réduire les risques au début du projet et à déterminer si la solution vaut la peine d'être étendue.

50+

PoCs d'IA livrés et validés avec succès

40%

une mise sur le marché plus rapide pour nos clients

$50M+

d'économies potentielles débloquées grâce à nos solutions de PoC en matière d'IA

Nos services de développement de PoC d'IA

Un PoC solide commence par une question : que devez-vous prouver exactement avant d'investir davantage ? Cette étape permet de réduire le champ d'application, de tester la bonne approche en matière d'IA et de montrer si l'idée tient la route avec vos données.

  • Modèles ML
  • Traitement du langage naturel
  • Apprentissage profond
  • Vision AI
  • GenAI
  • Chatbots
  • Prévisions
  • Sécurité de IA

Modèles d'apprentissage automatique

Les PoCs ML permettent de valider si un modèle peut repérer des modèles et produire des prédictions que votre équipe peut utiliser dans la pratique. Il s'agit souvent de prévisions de la demande, de détection d'anomalies, d'évaluation des risques et de logique de recommandation construite autour d'un cas d'entreprise spécifique.

Intelligent system powering real-time business insights, automating pricing and product suggestions

Traitement du langage naturel (NLP)

Le NLP est bien adapté lorsque le défi principal réside dans le texte, le langage ou le contenu non structuré. Un PoC dans ce domaine peut tester l'analyse des sentiments, la classification des documents, l'extraction d'entités, la traduction linguistique ou la recherche dans les sources de connaissances internes.

Data science team fine-tunes a natural language processing algorithm to extract semantic meaning from text.

Apprentissage profond

Certaines tâches nécessitent plus qu'un modèle standard. L'apprentissage profond permet de tester des scénarios complexes tels que la reconnaissance vocale, l'automatisation des décisions et la détection avancée de formes, où les grands ensembles de données et les réseaux neuronaux en couches apportent de meilleurs résultats.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction

Vision par Ordinateur

Lorsque le cas d'utilisation dépend d'images ou de vidéos, la vision par ordinateur montre si l'IA peut interpréter les données visuelles avec le niveau de précision requis. Il peut s'agir de la détection d'objets, de la classification d'images, de la reconnaissance de défauts ou de la surveillance vidéo.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems

Generative IA

Les PoC d'IA générative montrent si un modèle peut produire des résultats utiles à partir de vos données existantes. Il peut s'agir de génération de texte, de résumé de contenu, de création de données synthétiques ou de soutien aux assistants internes et aux outils de connaissance.

Intelligent algorithms accelerating scientific discovery by transforming digital insights into medical breakthroughs

Chatbots et conversationnel AI

Pour les entreprises qui cherchent à réduire la charge de travail liée aux communications manuelles, un PoC de chatbot permet de tester la manière dont l'assistant traite les demandes, comprend l'intention et répond dans le contexte, en montrant si l'IA peut améliorer la qualité de la réponse et réduire le temps de traitement.

AI assistant orchestrating smooth marketing tool integration for smarter, automated digital campaigns

Prévision des séries temporelles

Les PoC de prévision se concentrent sur la détection des tendances, la prédiction de la valeur future et la détection des anomalies dans les données temporelles. Ils sont souvent utilisés pour tester les variations de la demande, les modèles opérationnels ou les changements de comportement avant d'intégrer le modèle dans les flux de travail de planification.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.

L'IA pour la cybersécurité

Dans les cas d'utilisation de la sécurité, le PoC vérifie si le modèle peut détecter un comportement suspect, des schémas de fraude ou des anomalies du système suffisamment tôt pour justifier une action. Il donne à votre équipe une vision technique de la précision, de la vitesse et de l'adaptation du modèle aux environnements en temps réel.

Centralized security solution for networks, focusing on robust protection against unauthorized intrusions in corporate environments

Modèles d'apprentissage automatique

Les PoCs ML permettent de valider si un modèle peut repérer des modèles et produire des prédictions que votre équipe peut utiliser dans la pratique. Il s'agit souvent de prévisions de la demande, de détection d'anomalies, d'évaluation des risques et de logique de recommandation construite autour d'un cas d'entreprise spécifique.

Intelligent system powering real-time business insights, automating pricing and product suggestions

Traitement du langage naturel (NLP)

Le NLP est bien adapté lorsque le défi principal réside dans le texte, le langage ou le contenu non structuré. Un PoC dans ce domaine peut tester l'analyse des sentiments, la classification des documents, l'extraction d'entités, la traduction linguistique ou la recherche dans les sources de connaissances internes.

Data science team fine-tunes a natural language processing algorithm to extract semantic meaning from text.

Apprentissage profond

Certaines tâches nécessitent plus qu'un modèle standard. L'apprentissage profond permet de tester des scénarios complexes tels que la reconnaissance vocale, l'automatisation des décisions et la détection avancée de formes, où les grands ensembles de données et les réseaux neuronaux en couches apportent de meilleurs résultats.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction

Vision par Ordinateur

Lorsque le cas d'utilisation dépend d'images ou de vidéos, la vision par ordinateur montre si l'IA peut interpréter les données visuelles avec le niveau de précision requis. Il peut s'agir de la détection d'objets, de la classification d'images, de la reconnaissance de défauts ou de la surveillance vidéo.

Architecture of interconnected AI agents and data pipelines, stacking modular blocks into unified, scalable AI systems

Generative IA

Les PoC d'IA générative montrent si un modèle peut produire des résultats utiles à partir de vos données existantes. Il peut s'agir de génération de texte, de résumé de contenu, de création de données synthétiques ou de soutien aux assistants internes et aux outils de connaissance.

Intelligent algorithms accelerating scientific discovery by transforming digital insights into medical breakthroughs

Chatbots et conversationnel AI

Pour les entreprises qui cherchent à réduire la charge de travail liée aux communications manuelles, un PoC de chatbot permet de tester la manière dont l'assistant traite les demandes, comprend l'intention et répond dans le contexte, en montrant si l'IA peut améliorer la qualité de la réponse et réduire le temps de traitement.

AI assistant orchestrating smooth marketing tool integration for smarter, automated digital campaigns

Prévision des séries temporelles

Les PoC de prévision se concentrent sur la détection des tendances, la prédiction de la valeur future et la détection des anomalies dans les données temporelles. Ils sont souvent utilisés pour tester les variations de la demande, les modèles opérationnels ou les changements de comportement avant d'intégrer le modèle dans les flux de travail de planification.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.

L'IA pour la cybersécurité

Dans les cas d'utilisation de la sécurité, le PoC vérifie si le modèle peut détecter un comportement suspect, des schémas de fraude ou des anomalies du système suffisamment tôt pour justifier une action. Il donne à votre équipe une vision technique de la précision, de la vitesse et de l'adaptation du modèle aux environnements en temps réel.

Centralized security solution for networks, focusing on robust protection against unauthorized intrusions in corporate environments
Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo. Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
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Ce que vous obtenez d'un PoC d'IA

Trop tôt pour le déploiement de l'IA, mais trop critique pour l'ignorer ?

Un PoC montrera si votre cas d'utilisation peut fonctionner avec vos données et votre logique d'entreprise.

Avantages du développement d'un PoC sur l'IA

01/04

Une prise de décision plus rapide

Finis les longs débats sur la question de savoir si le concept d'IA “devrait” fonctionner. Un PoC donne à votre équipe des résultats de tests, des métriques de modèles et une raison plus claire d'aller de l'avant ou de repenser l'approche.
02/04

Optimisation des coûts

Le développement d'une IA à grande échelle peut devenir rapidement coûteux, en particulier lorsque des lacunes dans les données apparaissent tardivement. Avec un PoC, vous vérifiez d'abord la faisabilité et n'engagez un budget plus important que lorsque l'idée prouve qu'elle le mérite.
03/04

Amélioration de l'utilisation des ressources

Vos data scientists, vos ingénieurs et vos parties prenantes sont mieux ciblés dès le départ. Au lieu de tester trop de directions à la fois, l'équipe travaille autour d'une hypothèse de base et apprend ce qui donne les meilleurs résultats.
04/04

Évolutivité et préparation à l'avenir

Un bon PoC ne vous enferme pas dans un prototype sans avenir. Il montre l'architecture, le flux de données et les intégrations dont vous aurez probablement besoin si l'idée évolue vers un MVP ou le développement d'un produit complet.
01

Une prise de décision plus rapide

02

Optimisation des coûts

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Amélioration de l'utilisation des ressources

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Évolutivité et préparation à l'avenir

Coût et calendrier d'un PoC d'IA

Un PoC d'IA commence à $7,000 et prend généralement 2-3 semaines. Le coût final dépend de la disponibilité des données, de la complexité du modèle et des besoins en infrastructure. Par exemple, tester un modèle de ML sur des données préparées dans notre environnement de développement demandera moins d'efforts que de nettoyer des ensembles de données à partir de zéro ou d'exécuter le PoC dans votre nuage avec des politiques de sécurité.

PoC, PoV et MVP de l'IA : qu'est-ce qui vous convient le mieux ?

Fonctionnalité

PoC sur l'IA

Preuve de valeur

Produit minimum viable

Focus

Tester la faisabilité technique
Tester la valeur technique et commerciale
Construire un produit entièrement fonctionnel

Champ d'application

Une hypothèse de base, la performance du modèle
Champ d'application plus large, y compris l'impact sur les entreprises
Système de bout en bout avec interface utilisateur, API et fonctionnalités

Durée

2-3 semaines
4-6 semaines
2-3 mois

Risque

Faible
Moyen
Haut

Pourquoi nous choisir comme entreprise de développement de PoC d'IA ?

  • Expertise éprouvée

Nous apportons des années d'expérience en IA et ML à chaque projet. Vous pouvez faire confiance à notre équipe pour gérer à la fois les défis techniques et les exigences uniques de votre entreprise.

  • Solutions personnalisées

Chaque PoC que nous développons est conçu pour répondre à votre défi spécifique. Nous travaillons en étroite collaboration avec votre équipe pour comprendre vos objectifs et fournir des solutions d'IA qui apportent une réelle valeur ajoutée.

  • Intégration transparente

Nos solutions d'IA sont conçues pour être évolutives et s'intégrer en douceur dans vos systèmes. Que vous insériez le modèle dans un flux de travail actuel ou que vous le développiez ultérieurement, nous veillons à ce que le processus se déroule sans heurts.

  • Soutien continu

Le travail ne s'arrête pas avec le PoC. Nous fournissons un soutien continu, qu'il s'agisse d'affiner le modèle, de le mettre à l'échelle ou d'offrir des conseils stratégiques au moment où vous passez aux étapes suivantes du développement.

Notre processus de développement d'un PoC d'IA

Dans notre société de développement de preuves de concept d'IA, nous suivons une approche structurée pour garantir que votre PoC d'IA produise des résultats significatifs sans retards inutiles.

Définition de l'hypothèse et du champ d'application

Nous sélectionnons une ou deux hypothèses clés et définissons les fonctionnalités minimales pour les tester. Les mesures de succès se concentrent sur la précision du modèle et la faisabilité technique.

Préparation minutieuse des données

Nous rassemblons, nettoyons et annotons rapidement juste assez de données pour entraîner et tester efficacement le modèle, ce qui garantit un processus de développement rapide et sans heurts.

Prototypage rapide et essais de modèles

Nous nous concentrons sur la construction d'un prototype pour voir si le modèle répond aux objectifs techniques. Celui-ci est testé par rapport à des données réelles ou simulées afin d'en vérifier la performance.

Évaluation et résultats

Nous évaluons les performances à l'aide de paramètres prédéfinis. Un rapport avec un Go/La recommandation "No-Go" et les prochaines étapes pour la mise à l'échelle ou l'affinage sont partagées avec vous.

Passer à l'étape suivante

Contactez-nous dès aujourd'hui pour commencer à tester votre concept d'IA

Ce que pensent nos clients

Tous les témoignages (54)

Nous avons été très satisfaits de l'issue du projet et des produits livrés par Innowise. Ils ont été très réactifs et ont communiqué en temps voulu, ce qui a permis une collaboration harmonieuse et efficace.
EGzon Gajtani
Coordinatrice des projets stratégiques, Réseau professionnel Tangoo
4.5
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Voir les détails du projet
J'ai été honnêtement très satisfait de leur travail. Le client peut désormais effectuer en quelques secondes une tâche qui prenait auparavant 10 à 15 minutes. Le projet a permis de réaliser des économies de temps et d'argent, et Innowise a fourni toute une gamme d'expertise technologique tout au long de l'engagement.
Pierre Sipidin
CEO, PS CONSULT SARL
5.0
Lire la suite
Voir les détails du projet
L'engagement de Innowise à maintenir un excellent niveau de service est impressionnant. Ils ont favorisé un environnement d'équipe collaboratif, en particulier lors de défis externes imprévus, ce qui est particulièrement remarquable.
David Roberts
PDG, ReVerb
5.0
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Notre pile technologique

Apprentissage automatique
Traitement du langage naturel
Traitement des données
Plateformes en Cloud
DevOps
Sécurité
Vision par Ordinateur
Generative IA
Apprentissage automatique
TensorFlow
TensorFlow
PyTorch
PyTorch
scikit-learn
scikit-learn
Traitement du langage naturel
spaCy
spaCy
NLTK
NLTK
Hugging Face Transformers
Transformers
Traitement des données
Apache Spark
Apache Spark
Apache Kafka
Apache Kafka
Pandas
Pandas
NumPy
NumPy
Amazon S3
Amazon S3
PostgreSQL
PostgreSQL
DevOps
Docker
Docker
Kubernetes
Kubernetes
Jenkins
Jenkins
GitLab CI
GitLab CI
Sécurité
OAuth 2.0
OAuth 2.0
JWT (JSON Web Tokens)
JWT
Vision par Ordinateur
OpenCV
OpenCV
YOLO
YOLO
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition
Generative IA
GANs
GANs
Diffusion Models
Diffusion Models
GPT
GPT
LangChain
LangChain
LlamaIndex
LlamaIndex
Apprentissage automatique
TensorFlow
TensorFlow
PyTorch
PyTorch
scikit-learn
scikit-learn
spaCy
spaCy
NLTK
NLTK
Hugging Face Transformers
Hugging Face Transformers
Apache Spark
Apache Spark
Apache Kafka
Apache Kafka
Pandas
Pandas
NumPy
NumPy
Amazon S3
Amazon S3
PostgreSQL
PostgreSQL
Docker
Docker
Kubernetes
Kubernetes
Jenkins
Jenkins
GitLab CI
GitLab CI
OAuth 2.0
OAuth 2.0
JWT (JSON Web Tokens)
JWT (JSON Web Tokens)
OpenCV
OpenCV
YOLO
YOLO
Amazon Rekognition
Amazon Rekognition
GANs
GANs
Diffusion Models
Diffusion Models
GPT
GPT
LangChain
LangChain
LlamaIndex
LlamaIndex

Que faire après le PoC sur l'IA ?

Le transformer en MVP

Construire une première version utilisable autour du modèle validé et des fonctionnalités de base.

Préparer l'échelle

Ajouter des fonctionnalités, des utilisateurs, des intégrations et une infrastructure prête à la production.

Adapter le concept

Affiner le cas d'utilisation, le modèle, la stratégie de données ou l'architecture sur la base des résultats du PoC.

Faire une pause et se préparer

Suspendre le développement pendant que votre équipe améliore les données et l'infrastructure.

S'arrêter avant de dépenser trop

Mettre fin à l'initiative avant terme si le PoC montre une faible faisabilité ou une valeur commerciale limitée.

Plus l'idée est testée tôt, moins il est coûteux de la corriger ou de l'abandonner. C'est la principale raison pour laquelle nous commençons par un PoC.

Responsable de la pratique commerciale en matière d'IA

Secteurs que nous accompagnons

  • eCommerce
  • Finances
  • Fabrication
  • Santé
  • Logistique
  • Assurance

eCommerce

Nous testons la façon dont les modèles d'IA gèrent les modèles de demande et les commentaires des clients sur un ensemble de données limité avant de passer à l'échelle supérieure.

  • Prévisions de la demande par catégorie
  • Analyser le sentiment des clients
  • Impact de la recommandation d'essai
Smart ecommerce platforms personalize shopping and secure payments, creating seamless online buying experiences

Finances

Les essais pilotes permettent de vérifier si les modèles d'évaluation et de détection des fraudes fonctionnent bien sur des données historiques ou en temps quasi réel.

  • Vérifier l'exactitude de la notation
  • Tester la logique anti-fraude
  • Accélérer la recherche de documents
AI-driven finance dashboard overlays urban skyline, highlighting real-time analytics for smarter investments

Fabrication

Les PoC d'IA se concentrent sur le comportement des équipements et le contrôle visuel de la qualité dans des conditions de production réelles.

  • Prévoir les défaillances des équipements
  • Détecter les défauts de production
  • Valider la précision du modèle
Smart manufacturing powered by automation and robotics for higher efficiency

Santé

Les PoCs valident la façon dont les modèles traitent les données médicales et soutiennent les flux de travail cliniques dans le respect des limites de conformité.

  • Analyser les images CT/MRI
  • Extraire des entités médicales
  • Vérifier les besoins en matière de conformité
Healthcare professionals reviewing neurological MRI results on a multi-screen setup

Logistique

Les PoC simulent des conditions opérationnelles réelles afin de tester les modèles de planification et de prédiction d'itinéraires.

  • Optimiser les itinéraires du dernier kilomètre
  • Prévoir la précision de l'heure d'arrivée prévue
  • Vérifier le potentiel d'économie de carburant
Modern highway with a tech-enabled cycle bridge supports digital mobility and traffic flow optimization

Assurance

Les PoCs d'IA se concentrent sur l'automatisation de la gestion des sinistres et de l'évaluation des dommages.

  • Évaluer les dommages causés par les photos
  • Classer les réclamations entrantes
  • Réduire le temps de tri manuel
Digital insurance platforms use AI for claims, policy management, and fast, secure customer service

FAQ

Le développement d'un PoC d'IA est une courte étape de validation technique qui vérifie si une idée d'IA peut fonctionner avec vos données, vos systèmes et votre logique d'entreprise. Au lieu de construire un produit complet, l'équipe teste une hypothèse ciblée, forme ou configure un modèle, mesure ses performances et vous donne une recommandation claire sur la marche à suivre.

Le développement d'un PoC d'IA prend généralement 2-3 semaines pour une hypothèse technique ciblée. Le calendrier dépend de l'état de préparation des données, de la complexité du modèle et des exigences en matière d'infrastructure. Si vos données sont déjà prêtes, les tests peuvent commencer plus rapidement. Si l'équipe doit d'abord nettoyer, étiqueter ou collecter des ensembles de données, le PoC peut prendre plus de temps.

Les services de PoC d'IA apportent de la valeur aux secteurs où les entreprises ont besoin de tester l'IA avant de faire un investissement plus important. Les détaillants peuvent valider les prévisions de la demande et les recommandations. Les équipes financières peuvent tester des modèles de scoring ou de fraude. Les fabricants peuvent vérifier la détection des défauts et la maintenance prédictive. Les entreprises de santé, de logistique et d'assurance peuvent utiliser les PoC pour valider la précision de l'IA dans des conditions contrôlées.

Le développement d'un PoC d'IA commence à $7,000 pour une validation technique ciblée et prend généralement 2-3 semaines. Le coût final dépend du volume et de la qualité des données, de la complexité du modèle et des besoins de déploiement. Un PoC à modèle unique sur des données préparées coûte moins cher qu'un test nécessitant l'étiquetage d'un ensemble de données, plusieurs modèles ou l'installation d'un nuage.

L'évolutivité commence pendant la planification du PoC, et non après que le prototype a fonctionné. Nous définissons l'hypothèse, vérifions le flux de données, examinons les besoins d'intégration et évaluons les contraintes d'infrastructure en amont. Si le PoC donne de bons résultats, nous préparons une feuille de route pour le développement du MVP, le déploiement de la production, la mise en place des MLOps et l'intégration avec vos systèmes existants.

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    Vous pouvez également nous envoyer votre demande
    à contact@innowise.com
    Que se passe-t-il ensuite ?
    1

    Une fois que nous aurons reçu et traité votre demande, nous vous contacterons 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 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.

    Autres services couverts

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