AI & Machine Learning
Models that reach production, on data you can defend.
We approach machine learning from the data side first. Most organisations asking for models actually need the layer underneath fixed, and we will tell you that rather than build something impressive on unreliable inputs.
What we do
- Feature pipelines & feature storesReproducible feature engineering with consistent definitions between training and serving.
- Model training workflowsVersioned, reproducible training with experiment tracking and a registry that records what shipped and why.
- MLOps & deploymentDeployment pipelines, rollback paths, monitoring for drift and degradation, and retraining schedules.
- Retrieval-augmented generationDocument ingestion, chunking, embedding and retrieval over your own corpus, with evaluation and citation of sources.
- AI governance & model riskModel documentation, lineage from training data to prediction, bias assessment, and the record a regulator will eventually ask for.
Technologies
Who usually owns the budget
CTO, Head of Data Science, or a product owner with a use case and no path to production.
What triggers the purchase
- Models work in notebooks and never ship
- A deployed model has quietly degraded and nobody noticed
- An AI initiative was announced before the data layer was ready
IA & Machine Learning
Des modèles qui atteignent la production, sur des données que vous pouvez défendre.
Nous abordons le machine learning d'abord par les données. La plupart des organisations qui demandent des modèles ont en réalité besoin de réparer la couche sous-jacente, et nous vous le dirons plutôt que de construire quelque chose d'impressionnant sur des données peu fiables.
Ce que nous faisons
- Pipelines de features & feature storesIngénierie de features reproductible avec des définitions cohérentes entre l'entraînement et la mise en service.
- Flux d'entraînement des modèlesEntraînement versionné et reproductible avec suivi des expériences et un registre qui documente ce qui a été mis en production, et pourquoi.
- MLOps & déploiementPipelines de déploiement, chemins de retour en arrière, surveillance de la dérive et de la dégradation, et calendriers de réentraînement.
- Génération augmentée par récupération (RAG)Ingestion de documents, découpage, vectorisation et récupération sur votre propre corpus, avec évaluation et citation des sources.
- Gouvernance de l'IA & risque modèleDocumentation des modèles, traçabilité des données d'entraînement jusqu'à la prédiction, évaluation des biais, et le dossier qu'un régulateur finira par demander.
Technologies
Qui détient généralement le budget
Le CTO, le responsable data science, ou un product owner avec un cas d'usage et aucune voie vers la production.
Ce qui déclenche l'achat
- Les modèles fonctionnent dans les notebooks et ne partent jamais en production
- Un modèle en production s'est dégradé silencieusement sans que personne ne le remarque
- Une initiative IA a été annoncée avant que la couche de données ne soit prête
Is this the piece you need?
Twenty minutes on a call is usually enough to know whether this is the right starting point.