Comment nous construisons votre solution d'Artificial Intelligence
Chaque projet suit un cadre en cinq étapes, de la première conversation jusqu'à la maintenance du modèle en production. Ce cadre existe parce que nous avons appris, après 42 projets, que les échecs en IA viennent presque toujours d'un problème de données ou d'un malentendu sur l'objectif métier, pas d'un défaut d'algorithme.
Les cinq étapes de notre processus
Durée moyenne d'un projet complet : six semaines. Les projets simples (un chatbot FAQ, par exemple) prennent trois semaines. Les projets complexes (modèle prédictif multi-sources) peuvent atteindre dix semaines.
Audit et cadrage
Nous commençons par un entretien d'une heure avec votre équipe métier. Pas avec le service informatique, pas avec la direction : avec les personnes qui font le travail au quotidien. Ce sont elles qui savent où le temps se perd, quelles décisions sont prises à l'instinct, et quelles données existent déjà dans vos systèmes.
À la fin de cette première semaine, nous livrons un document de cadrage de 8 à 12 pages. Il contient : la description précise du problème à résoudre, les données nécessaires, les critères de succès mesurables (par exemple : « le modèle doit prédire les retards de livraison avec une précision supérieure à 85 % sur un jeu de test de 500 commandes »), et un calendrier semaine par semaine.
Préparation des données
C'est l'étape la plus longue et souvent la moins visible. Nous récupérons vos données brutes, les nettoyons, corrigeons les incohérences et construisons un jeu de données structuré. Dans un projet récent pour un distributeur alimentaire, 23 % des lignes de commande contenaient des erreurs de codification produit. Sans ce nettoyage, le modèle aurait appris des règles fausses.
Nous documentons chaque transformation appliquée aux données dans un journal technique. Si un jour vous changez de prestataire ou souhaitez reproduire le travail en interne, vous disposez de toute la traçabilité.
Développement du modèle
Nos ingénieurs testent plusieurs approches en parallèle. Pour un problème de classification, nous comparons typiquement un modèle à gradient boosting (XGBoost ou LightGBM), un réseau de neurones léger, et parfois une approche par règles métier. Le modèle qui offre le meilleur compromis entre précision, vitesse d'exécution et explicabilité est retenu.
Nous n'utilisons pas de « boîte noire » quand une solution plus simple fait aussi bien. Un arbre de décision interprétable vaut souvent mieux qu'un réseau profond si la différence de performance est marginale et que votre équipe a besoin de comprendre pourquoi le modèle prend telle décision.
Tests et validation
Le modèle est évalué sur des données qu'il n'a jamais vues pendant l'entraînement. Nous mesurons la précision, le rappel, le taux de faux positifs, et nous vérifions que le modèle ne discrimine pas certains groupes de données. Pour un assureur, par exemple, nous avons vérifié que le modèle de tarification ne pénalisait pas les dossiers en fonction du code postal, ce qui aurait posé un problème juridique au regard du droit français.
Vous recevez un rapport de validation avec des graphiques lisibles, pas un notebook Jupyter de 200 cellules. Nous y indiquons clairement les cas où le modèle se trompe le plus souvent, pour que vous puissiez décider en connaissance de cause si la performance est suffisante.
Déploiement et maintenance
Le modèle est mis en production dans votre infrastructure : serveur interne, cloud privé ou API hébergée chez nous selon vos contraintes. Nous surveillons ses performances pendant les douze mois qui suivent la livraison. Si la qualité des prédictions baisse (ce qui arrive quand les données d'entrée évoluent), nous recalibrons le modèle sans facturation supplémentaire.
Un point de suivi mensuel de 30 minutes est inclus dans le forfait. Nous y partageons les métriques de performance du mois écoulé et discutons des éventuelles évolutions à prévoir.
Questions fréquentes sur notre méthode
Voici les interrogations que nos clients posent le plus souvent lors du premier rendez-vous.
Pas nécessairement. Certains de nos projets ont démarré avec 2 000 lignes de données. La quantité minimale dépend du problème : un modèle de classification binaire (oui/non) demande moins de données qu'un modèle de prévision de séries temporelles. Lors de l'audit initial, nous évaluons si vos données existantes sont suffisantes ou s'il faut d'abord mettre en place une collecte structurée pendant quelques semaines.
Oui. Nous signons un accord de confidentialité (NDA) avant tout échange de données. Vos fichiers sont stockés sur des serveurs situés en France, chiffrés au repos et en transit. Aucune donnée client n'est utilisée pour entraîner des modèles destinés à d'autres clients. À la fin du projet, nous supprimons les données brutes de nos systèmes et vous fournissons une attestation de suppression.
Un chatbot FAQ basé sur vos documents internes coûte entre 4 500 et 8 000 euros. Un modèle prédictif complet (audit, données, développement, déploiement, 12 mois de maintenance) se situe entre 12 000 et 25 000 euros selon la complexité. Nous communiquons un devis détaillé après l'audit de cadrage, avant tout engagement financier de votre part.
C'est même la configuration la plus courante. Nous exposons le modèle via une API REST documentée, avec authentification par clé. Votre équipe de développement appelle cette API depuis votre application web, votre ERP ou votre outil métier. Nous fournissons des exemples d'intégration en Python, JavaScript et cURL.
C'est pour cette raison que nous définissons des critères de succès mesurables dès le cadrage. Si le modèle n'atteint pas ces critères après la phase de développement, nous vous le disons franchement et nous proposons soit un ajustement de l'approche technique, soit l'arrêt du projet avec une facturation limitée aux étapes déjà réalisées. Nous ne livrons pas un modèle médiocre en espérant que personne ne vérifiera.
Prêt à démarrer ?
Le premier entretien de cadrage est gratuit et sans engagement. Nous discutons de votre problème, nous évaluons la faisabilité, et vous repartez avec une idée claire du calendrier et du budget.
Par téléphone
Appelez-nous au +33 3 32 52 50 42 du lundi au vendredi, de 9 h à 18 h. Nous décrochons nous-mêmes, pas de standard automatique.
Par e-mail
Écrivez à [email protected] avec une description de votre projet. Nous répondons sous 48 heures ouvrées avec une première analyse de faisabilité.