Ou écrivez à hello@algorithmic.network
Notre philosophie
Nous privilégions d’abord l’exécution locale et les environnements privés, puis intégrons des modèles hébergés lorsqu’ils répondent mieux aux besoins. Dans tous les cas, vous obtenez un logiciel évalué sur vos tâches réelles, facile à exploiter et clair sur ses limites.
Ce que nous créons
Des assistants ciblés aux produits complets, en passant par le développement de modèles personnalisés et l’ajustement fin, selon les besoins de vos équipes, de vos données et de votre déploiement.
Des applications ciblées qui exécutent l’IA sur vos appareils. Nous évaluons les modèles, le matériel et les processus en fonction de la tâche à améliorer.
Recherche et assistance dans vos propres documents et informations métier, avec des autorisations d’accès aux sources, des références et des limites de traitement des données définies avec soin.
Des interfaces et des intégrations claires qui rendent l’IA utile au quotidien, tout en laissant les personnes maîtriser les actions importantes.
Lorsque le traitement local ne suffit pas, nous intégrons des modèles hébergés en limitant le partage de données, avec des conditions claires chez les fournisseurs et les mêmes étapes de vérification.
Méthodologie
Quatre étapes, chacune aboutissant à un résultat que vous pouvez voir et tester avant de passer à la suivante.
Définir le cas d’usage, les besoins en informations et le résultat attendu avant de choisir un modèle.
Concevoir les processus, les limites de traitement des données et l’interface autour des personnes qui utilisent le système.
Développer ou ajuster finement les modèles lorsque la tâche le nécessite, et évaluer le produit sur des exemples de test distincts, y compris les cas où il doit échouer sans risque.
Préparer le déploiement, la documentation et le suivi de la qualité et des coûts d’exploitation.
Technologie
Nous choisissons les outils d’IA en fonction de la tâche, de l’entraînement de modèles personnalisés et de l’ajustement fin à l’orchestration et à l’inférence locale, avec une infrastructure logicielle adaptée à l’application.
Hugging Face
TypeSafe AI
Ollama
PyTorch
fastai
TensorFlow
Keras
scikit-learn
Weights & Biases
ONNX
MLflow
Anthropic
Questions
Les questions fréquentes sur la conception, le développement et l’accompagnement des produits d’IA.
Contactez-nous directementNous définissons le cas d’usage et les flux de données, puis évaluons une exécution locale ou un environnement privé. Le choix dépend de la tâche, du matériel, des besoins d’accès et du niveau de qualité attendu.
Oui. Nous développons des modèles personnalisés et ajustons finement des modèles existants pour une tâche et un jeu de données convenus. Le travail comprend la préparation des données, l’entraînement ou l’adaptation, l’évaluation sur des exemples de test distincts et la planification du déploiement. Nous comparons les résultats à une référence pour que vous puissiez juger du bénéfice.
Oui. Lorsqu’un modèle hébergé est plus adapté en matière de qualité, de capacité ou de coût, nous l’intégrons avec précaution : nous limitons les informations partagées, masquons les éléments sensibles lorsque c’est possible et choisissons des fournisseurs dont les conditions relatives aux données sont claires.
Oui. Nous examinons les processus existants, les interfaces disponibles et les autorisations d’accès, afin de proposer une intégration ciblée avec des responsabilités claires et un fonctionnement utile.
Après la phase de découverte, nous convenons du périmètre, des livrables et des critères d’évaluation. Un prototype ciblé peut tester les principales hypothèses avant d’engager un développement plus important.
La documentation, la passation et l’assistance sont convenues dans le cadre de la mission. Le plan d’exploitation couvre la maintenance, le comportement des modèles, les contrôles d’accès et les coûts.
Décrivez-nous les processus que vous souhaitez améliorer et les informations qui doivent rester confidentielles. Nous pouvons commencer par un échange ciblé.
