Soixante compétences, quatre chapitres. De la donnée brute au système qui tourne en production — et au cadre qui le rend défendable.
Prédire, noter, prioriser à partir de vos données. La brique la plus ancienne du machine learning, et celle qui se rentabilise le plus vite.
aussirecherche opérationnelle, personnalisation, churn, uplift
Des modèles de langage branchés sur vos données, et des agents qui exécutent au lieu de décrire.
aussicopilotes, fine-tuning, prompt engineering, évaluation de modèles
Le socle qui rend l'IA possible : accès, qualité, déploiement, surveillance. On travaille dans votre stack, pas dans la nôtre.
aussiSQL, Docker, Terraform, CI/CD, feature store, APIs, observabilité, cloud AWS, Azure, GCP
Ce qui décide si un système d'IA a le droit d'exister, et ce qu'il faudra prouver le jour où un auditeur le demandera.
aussiregistre des systèmes d'IA, biais et équité, data lineage, gestion des accès, documentation des modèles
Les entreprises ont énormément expérimenté : POC, hackathons, démonstrateurs, chatbots, pilotes. Industrialiser est un tout autre métier — c'est celui-là qu'on exerce.
Connecter l'IA aux données et aux systèmes qui existent déjà.
L'intégrer dans les processus métier, pas à côté d'eux.
La gouverner et la sécuriser avant qu'on vous le demande.
Mesurer sa performance dans la durée, pas le jour de la démo.
La déployer à l'échelle, sur tous les sites et toutes les équipes.
Mathématiques, statistique, informatique, recherche : on cherche à comprendre comment une technologie fonctionne réellement avant de la recommander.
Cette culture nous permet de distinguer les vraies ruptures du bruit ambiant — et d'engager votre budget sur les premières.
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