Partir d’une décision à améliorer
Prévoir la demande, détecter une anomalie, classer un document ou recommander une prochaine action : un projet d’intelligence artificielle commence par un besoin métier précis et un résultat que l’on peut évaluer.
Altodia vous accompagne dans le choix des usages, la conception des modèles et leur intégration à vos applications. Nous travaillons avec vos équipes pour vérifier la disponibilité des données, définir une référence de comparaison et déterminer la place de la supervision humaine.
Notre accompagnement en intelligence artificielle
- Cadrage et acculturation — aider les équipes à comprendre les possibilités de l’IA, sélectionner les cas d’usage et définir les critères de réussite.
- Prévision et machine learning — concevoir des modèles de prévision, de classification, de recommandation ou de détection d’anomalies selon votre contexte.
- Langage et vision — analyser des textes, extraire des informations de documents ou traiter des images avec des modèles adaptés.
- Évaluation et explicabilité — mesurer la qualité sur des données représentatives, étudier les erreurs et rendre les résultats compréhensibles pour leurs utilisateurs.
- Intégration et MLOps — déployer les modèles via des API ou des traitements intégrés, versionner les données et les modèles, suivre leur performance et organiser leur réentraînement.
- Gouvernance et adoption — définir les responsabilités, les conditions d’utilisation, les contrôles humains et les exigences de confidentialité avec vos équipes.
Des usages concrets
- Anticiper la demande pour aider à la planification des stocks et des ressources.
- Repérer des comportements inhabituels dans des données industrielles ou des flux de transactions.
- Classer et orienter des documents pour réduire les opérations manuelles.
- Proposer des recommandations que les équipes peuvent examiner et ajuster.
De l’expérimentation à l’usage quotidien
Un pilote permet de comparer les résultats du modèle au fonctionnement actuel. Nous suivons la précision utile au métier, les erreurs, le temps gagné et le coût d’exploitation. Le passage en production s’accompagne d’une supervision, d’un suivi des dérives et de procédures de reprise adaptées aux conséquences d’une erreur.
La préparation et la mise à disposition des données sont couvertes par notre offre Big Data. Pour les assistants documentaires, le RAG, MCP, A2A et les systèmes agentiques, découvrez notre page IA générative & agents.
Parlons de votre cas d’usage IA pour définir une première étape mesurable.
