Sept principes qui guident chaque projet
Avant de parler technologie, nous posons un cadre. Ces principes ne sont pas décoratifs : ils déterminent ce que nous acceptons de construire, comment nous le construisons, et quand nous recommandons de ne pas le faire.
1. Le problème d'abord
Nous refusons les projets qui commencent par « on veut de l'IA ». La question correcte : quel coût, quel délai, quelle erreur voulez-vous réduire ?
2. Données réelles, pas idéales
Vos données sont incomplètes, bruitées, parfois contradictoires. Nos pipelines sont conçus pour cette réalité, pas pour des jeux de données académiques parfaitement étiquetés.
3. Explicabilité obligatoire
Chaque modèle livré inclut un rapport d'explicabilité. Si un utilisateur métier ne comprend pas pourquoi le système a pris une décision, le modèle n'est pas terminé.
4. Propriété totale du client
Le code source, les poids du modèle, la documentation technique : tout vous appartient. Aucun verrouillage fournisseur.
5. Mesure avant et après
Nous définissons ensemble une métrique de succès avant le développement. Taux de faux positifs, temps de traitement, coût par prédiction. Pas de « ça marche bien » subjectif.
6. Frugalité computationnelle
Un modèle qui nécessite un GPU à 12 000 CHF pour tourner n'est pas une solution pour une PME de 40 personnes. Nous optimisons pour le matériel que vous avez déjà.
7. Transfert de compétences intégré
À la fin de chaque mandat, votre équipe sait maintenir, surveiller et réentraîner le système. Nous livrons un guide opérationnel de 15 à 30 pages adapté à votre contexte technique. L'objectif : que vous n'ayez plus besoin de nous pour les opérations courantes.
Carte des capacités
Voici ce que nous savons faire concrètement, avec les technologies sous-jacentes et les secteurs où nous les avons déployées.
| Domaine | Exemples de livrables | Secteurs concernés |
|---|---|---|
| Analyse prédictive | Modèles de prévision de demande, scoring de risque crédit, détection de churn | Retail, finance, télécoms |
| Traitement du langage naturel | Classification de tickets, extraction d'entités dans des contrats, chatbots métier | Assurance, juridique, service client |
| Vision par ordinateur | Contrôle qualité visuel, comptage d'objets, lecture automatique de documents | Industrie, logistique, santé |
| Optimisation | Planification de tournées, allocation de ressources, ordonnancement de production | Transport, manufacture, énergie |
| Systèmes de recommandation | Recommandation de produits, personnalisation de contenu, cross-selling automatisé | E-commerce, médias, formation |
Nous travaillons principalement avec Python, PyTorch, scikit-learn, et déployons sur des infrastructures cloud suisses (Exoscale, Infomaniak) ou sur site selon les contraintes de confidentialité du client. Chaque projet inclut un conteneur Docker prêt à l'emploi.
« Leur équipe a intégré un système de recommandation dans notre plateforme e-learning en trois sprints. Le taux de complétion des cours a augmenté de 17 % le trimestre suivant. » — Responsable produit, EdTech, Lausanne
Parcours d'un projet type
Chaque mandat suit un parcours en cinq étapes. La durée totale varie de quatre semaines pour un prototype ciblé à quatre mois pour un système intégré en production.
Cadrage et audit des données
Nous passons deux à trois jours sur site pour comprendre vos processus, identifier les sources de données disponibles et définir la métrique de succès. Livrable : un document de cadrage de 5 pages maximum.
Exploration et faisabilité
Sur un échantillon de vos données, nous testons deux ou trois approches algorithmiques. Cette phase dure entre cinq et dix jours. Si les résultats ne sont pas prometteurs, nous vous le disons franchement et le projet s'arrête sans frais supplémentaires.
Développement du modèle
Itérations rapides avec des revues hebdomadaires. Vous voyez les courbes d'apprentissage, les matrices de confusion, les métriques de performance. Rien n'est une boîte noire.
Intégration et déploiement
Le modèle est empaqueté dans une API REST ou intégré directement dans votre système existant. Tests de charge, monitoring, alertes automatiques en cas de dérive du modèle.
Transfert et suivi
Formation de votre équipe technique. Documentation opérationnelle. Suivi mensuel pendant trois mois pour vérifier que les performances restent stables en conditions réelles.
Note éditoriale : ce que l'IA ne fait pas
L'IA ne remplace pas votre expertise métier. Elle l'amplifie. Un modèle de scoring ne comprend pas pourquoi un client est à risque ; il détecte des patterns statistiques dans vos historiques. L'interprétation reste humaine.
Nous refusons régulièrement des projets. Quand les données sont insuffisantes, quand le problème est mieux résolu par une règle métier simple, ou quand l'impact attendu ne justifie pas l'investissement. Dire non fait partie de notre travail.
Un exemple concret : une entreprise de logistique nous a contactés pour prédire les retards de livraison. Après analyse, le problème venait d'un sous-effectif chronique le vendredi. La solution n'était pas un algorithme mais un planning révisé. Nous leur avons recommandé de ne pas investir dans un modèle prédictif pour ce cas précis.
Auto-diagnostic : l'IA est-elle pertinente pour vous ?
Cochez les affirmations qui correspondent à votre situation. Ce diagnostic rapide vous donne une première indication.
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Les performances des systèmes d'intelligence artificielle dépendent de la qualité, du volume et de la pertinence des données fournies par le client. Aucun résultat n'est garanti avant la phase d'exploration et de faisabilité.
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