Nos Technologies IA
Pour assurer l'excellence de nos solutions, nous nous appuyons sur une infrastructure robuste et des outils technologiques avancés, garantissant performance, évolutivité et flexibilité. Découvrez nos piliers technologiques :
Infra IA & MLOps
Utilisation de Kubernetes et Docker pour assurer la scalabilité et la gestion automatisée de vos modèles, avec des GPUs dédiés, un monitoring avancé, et des pipelines CI/CD pour une intégration continue.
Pipeline de données & Architecture Data
Mise en place d'ETL et de traitements en streaming pour ingérer en temps réel des données provenant de sources variées. Nous exploitons des architectures Data Mesh et Data Lake pour une gestion optimale des grandes volumétries de données.
Bases de données & Indexation
Utilisation d'Elasticsearch pour des recherches textuelles rapides et précises, et de Vector DB (Pinecone, Quadrant) pour une recherche sémantique avancée, idéale pour l'optimisation des embeddings.
Développement et Fine-Tuning
Mise en oeuvre et optimisation de modèles prédictifs: LLM, Diffusion Model, CNN, Reinforcement Learning et divers modèles de Machine Learning. Nous intégrons des techniques de distillation et d'entrainement spécialisé pour garantir efficacité et robustesse.
Évaluation et Transparence
Processus rigoureux de benchmarking, d'explicabilité et de détection des biais pour des modèles fiables et éthiques.
Analyse et Prototypage Rapide
Utilisation de Python pour l'analyse de données et la création de prototypes IA.
Visualisation Interactive
Mise en place de dashboards interactifs via Tableau, Power BI ou Metabase, facilitant la prise de décision basée sur des données concrètes.
Réseaux de Neurones Convolutionnels
Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN) et techniques de segmentation pour la détection d'objets, la reconnaissance de défauts et l'analyse en temps réel.
Outils Avancés
Utilisation d'OpenCV, YOLO, Detectron2 ou TensorFlow Object Detection API pour des performances optimisées.
Extraction et Structuration
Techniques de parsing, tokenization, embeddings et vectorisation pour extraire automatiquement les entités clés (NER) de vos documents.
Moteurs de Recherche IA
Combinaison de BM25 et vector search pour améliorer la pertinence des résultats grâce à des systèmes hybrides.
Génération Assistée
Fine-tuning de modèles OpenAI et LLaMA, avec des approches RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour des analyses et résumés automatiques de grande qualité.
Technologies Spécifiques
Adoption d'outils tels que Hugging Face, SpaCy, FastText pour répondre à vos besoins en NLP et recherche vectorielle.