Scoring & prédiction
Donner une note ou une probabilité à un dossier, un client, une opportunité : scoring leads (probabilité de conversion), risque d'impayé, scoring d'opportunités CRM, classification des demandes entrantes par urgence et type.
Machine Learning · Aide à la décision
Machine Learning pour entreprise : exploitez vos données pour mieux décider
Le machine learning utilise vos données existantes (CRM, ERP, capteurs, historiques) pour prédire, classer, détecter et scorer — pour renforcer l'expertise de vos équipes avec des indicateurs objectifs que l'œil humain ne peut pas calculer. En Île-de-France, dans l'Oise et partout en France via infogérance à distance — au sein de notre offre IA.
Distinction stratégique
IA générative
Produit du contenu
Texte, images, code, synthèses, présentations (ChatGPT, Claude, assistants de productivité). Pour rédiger, résumer, créer.
Machine learning
Prédit, classe, détecte
À partir de vos données structurées (CRM, ERP, capteurs). Pour scorer, anticiper, repérer une anomalie. Modèles statistiques (régression, gradient boosting…).
Un projet ML répond à une question claire.
Le machine learning ne consiste pas à « mettre de l'IA partout ». Il consiste à choisir un problème précis, vérifier que les données existent, entraîner un modèle et l'intégrer dans un usage réel.
- Quel client relancer en priorité ?
- Quel dossier présente un risque d'impayé ?
- Quelle machine risque de tomber en panne ?
- Quel produit faut-il réapprovisionner ?
- Quel document classer dans quelle catégorie ?
- Quelle anomalie vérifier rapidement ?
Si vous ne pouvez pas formuler une question de ce type avant de démarrer, ce n'est pas (encore) un projet ML — c'est un projet d'exploration data, qui passe par notre audit IA gratuit avant tout investissement.
Nos solutions machine learning.
Six familles de modèles, choisies selon votre problème métier et vos données disponibles.
Détection d'anomalies
Apprendre ce qui est habituel dans vos données et signaler ce qui s'en écarte : fraude transactionnelle, contrôle qualité, anomalies de saisie comptable, dérives énergétiques, incidents techniques. Détecter plus vite.
Maintenance prédictive
Repérer les signaux faibles avant une défaillance sur machines, équipements industriels, véhicules, systèmes énergétiques ou infrastructures IT. Réduire les arrêts imprévus et mieux planifier les interventions.
Prévisions métier (forecasting)
Anticiper ventes, stocks, activité, charge de travail ou fréquentation, en tenant compte de l'historique, des cycles, de la saisonnalité et de facteurs métier. Mieux anticiper pour mieux organiser vos ressources.
Computer vision
Analyser images et vidéos pour détecter un défaut, compter des objets, contrôler une conformité ou assister une vérification visuelle : contrôle qualité en production, comptage logistique, supervision de processus.
Classification documentaire
Classer automatiquement les documents (factures, contrats, devis), extraire des informations (OCR + NLP) et alimenter un processus métier (GED, ERP, workflow). Réduire le traitement manuel et fiabiliser les workflows.
Du cadrage au MLOps, en 4 étapes.
Une discipline d'ingénierie : sans données exploitables ni objectif clair, un modèle ne peut pas produire de résultat fiable.
01
Audit du besoin & des données
Cadrage du problème métier (quoi prédire, détecter, classer ; quel gain) et analyse des données (sources, qualité, volume, historique, RGPD). Sans données exploitables ni objectif clair, pas de résultat fiable. Couvert par l'audit IA gratuit.
02
Conception & entraînement
Préparation des données, feature engineering, choix des méthodes (classification, régression, séries temporelles, vision, NLP), entraînement et test des performances sur données séparées. Stack : Python, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, Azure ML.
03
Déploiement & intégration
Un modèle n'a de valeur que s'il est utilisé. Intégration dans votre application métier, tableau de bord, CRM, ERP, API ou système d'alerte — résultats au bon endroit, au bon moment, dans un format compréhensible.
04
Suivi & MLOps
Les données évoluent, les performances peuvent se dégrader (concept drift). Suivi des performances, des biais, alertes et réentraînement périodique pour garder un modèle utile, maîtrisé et aligné avec votre réalité métier.
Des modèles utiles, pas des démonstrations.
Une approche métier de bout en bout, avec une exigence forte sur la qualité des données et le suivi dans la durée.
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Le métier avant la technique
Nous ne partons pas d'un algorithme mais de votre besoin : quelle décision améliorer, quel risque réduire, quelle donnée exploiter. Des modèles réellement utiles, pas des démonstrations.
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Data, IA et ingénierie de bout en bout
Audit des données, préparation, modélisation, développement, intégration, déploiement, supervision et maintenance. Un projet ML ne s'arrête pas au modèle.
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Architectures adaptées à votre contexte
On-premise, cloud européen (Azure Machine Learning) ou hybride, selon vos données, votre infrastructure, vos exigences de sécurité et votre budget.
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Une exigence sur la qualité des données
La performance d'un modèle dépend directement de la qualité des données. Nous identifions les données fiables, manquantes, les incohérences et les limites de périmètre — la data analytics est souvent le prérequis d'un projet ML.
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Des modèles suivis dans la durée
Un modèle peut perdre en performance si l'environnement change. Suivi, contrôles et ajustements intégrés à la méthode : le ML reste un outil vivant.
Des indicateurs définis dès le départ.
Pas de KPIs choisis après coup : nous définissons les métriques pertinentes au cadrage, selon le cas d'usage.
- Précision du modèle, taux d'erreur, AUC (selon métrique pertinente)
- Taux de faux positifs et faux négatifs
- Gain de temps sur les processus assistés
- Volume d'anomalies détectées (et confirmées par revue humaine)
- Délai de traitement réduit
- Taux d'adoption par les équipes
- Réduction des traitements manuels
- Impact métier observé (CA additionnel, coûts évités)
Pour les organisations qui ont des données.
PME, ETI, industries, services, distributeurs — particulièrement utile si vous voulez :
- Prédire des comportements (conversion, churn, panne)
- Détecter des anomalies (fraude, erreurs, dérives qualité)
- Automatiser des classements (documents, demandes entrantes)
- Anticiper des volumes (ventes, stocks, charge)
- Améliorer les décisions opérationnelles
- Préparer des projets d'IA plus avancés
Questions fréquentes — machine learning.
Il faut surtout des données pertinentes et fiables. Le volume nécessaire dépend du cas : un scoring leads peut démarrer avec quelques milliers d'historiques, un modèle de maintenance prédictive industrielle peut nécessiter des millions de points capteurs. L'audit vérifie la faisabilité.
L'IA générative (ChatGPT, Claude, assistants de productivité) produit du contenu : texte, images, code. Le machine learning classique prédit, classe et détecte à partir de données structurées (CRM, ERP, capteurs). Les deux approches sont complémentaires. Voir aussi agents IA pour entreprise.
Oui. Tout modèle produit des prédictions avec un certain niveau d'erreur. C'est pourquoi il faut mesurer les performances, définir les limites et prévoir une validation humaine sur les décisions sensibles. Pas de modèle déployé sans plan de gestion du risque d'erreur.
Dans de nombreux cas, oui. Nous intégrons des méthodes d'explicabilité (SHAP, LIME, feature importance). Le niveau d'explication dépend du modèle (les arbres de décision sont très interprétables, les réseaux profonds moins). L'explicabilité est obligatoire pour les usages à risque élevé au sens AI Act — voir notre méthodologie IA.
Oui — architecture on-premise possible selon votre infrastructure. Alternative : cloud européen Azure Machine Learning (données en Europe) ou architecture hybride. Le choix dépend de vos contraintes techniques, métier et réglementaires.
Variable selon le cas d'usage et la qualité des données : 6 à 12 semaines pour un pilote sur un périmètre limité, puis 2 à 6 mois pour l'industrialisation et l'intégration métier. Notre méthode en 4 phases garantit la maîtrise des étapes.
Oui. Nous accompagnons des PME industrielles sur la maintenance prédictive (capteurs, vibrations, températures, signaux de production). Voir infogérance Compiègne pour le contexte industrie dans l'Oise.
Pour la majorité des usages ML en PME (scoring commercial, détection d'anomalies, prévisions), c'est risque limité ou minimal — obligations légères. Pour les usages à risque élevé (décisions RH automatisées, scoring crédit, diagnostic médical), des obligations strictes s'appliquent. Voir notre méthodologie IA.
Démarrer un projet ML
Vos données valent mieux qu'un fichier Excel.
Audit IA gratuit de 30 min : nous qualifions la faisabilité ML sur vos cas d'usage et évaluons les premiers gains. Rapport sous 5 jours.