Développement de solutions de Machine Learning

DEVELOPPEMENT DE SOLUTIONS DE MACHINE LEARNING

Nous vous accompagnons dans le développement, le déploiement et la maintenance de vos applications de Machine Learning.

L’ensemble des étapes de Data Analyse, Data Engineering et de Data Science sont couverts par nos compétences

Spécialisés dans l’utilisation des frameworks et architectures dédiées au développement de solutions de Machine Learning, nous sommes en mesure de vous aider à concrétiser vos projets d’intelligence artificielle.

QSTOM-IT - Développement solutions de Machine Learning et Deep Learning

EXEMPLES DE REALISATIONS

Detection en temps réel, du port du gant de sécurité

Analyse morphologique et position de sécurité en temp réel

UNE GESTION GLOBALE DE VOTRE PROJET

Analyse de vos données et étude de faisabilité de votre projet

La collecte des données, leur analyse nous permet d’identifier la faisabilité de votre projet.

Nous mettons en œuvre les techniques de Data Science pour trouver le ou les algorithmes de Machine Learning répondant à votre problématique.

Mise en place et gestion des architectures techniques

Pour mener à bien le développement de solutions de Machine Learning, nous réalisons la mise en place des architectures de données et logicielles.

Nous configurons et déployons les architectures cloud si nécessaires et configurons les environnements techniques.

Développement de votre application

La mise en œuvre des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning se fait à l’aide du langage Python.

Des interfaces d’interrogations de ces algorithmes (API) sont ensuite développées.

L’utilisation de ces interfaces peut alors être réalisée par langage de développement de votre choix (java, c#, node js, et bien d’autres)

FRAMEWORKS ET PLATEFORMES DE MACHINE LEARNING ET DE DEEP LEARNING UTILISES

Frameworks de développement

Plateformes de Machine Learning et de Deep Learning

MICROSOFT AZURE

AMAZON AWS

GOOGLE CLOUD

LES DOMAINES DU MACHINE LEARNING QUE NOUS MAITRISONS

Vision par ordinateur

Détection du port du masque durant l’épidémie de la Covid 19

Analyse d’objets appliquée aux véhicules autonomes pour un client industriel

Génération d’œuvres artistiques (Transfert Learning)

Data Science

Segmentation de clientèle

Maintenance prédictive

Moteur de recommandation de produits

Classification de maladies

LES 6 ETAPES CLES DU DEVELOPPEMENT DE VOTRE PROJET

1: Compréhension et formalisation de vos attentes

Définition des objectifs métiers attendus
Création d’un plan d’action détaillé
Description des critères d’acceptation spécifiques et mesurables

2: Architecture de données

Mise en place des architectures de données (Cloud, base de données…)
Acquisition des données internes et externes à votre entreprise

3 : Préparation des données

Sélection des données
Analyse et exploration détaillée des données
Préparation des données (nettoyage, création et combinaison de données)
Etude de faisabilité du projet

4 : Utilisation des algorithmes de Machine Learning

Choix d’un ou plusieurs algorithmes de Machine Learning ou de Deep Learning
Evaluation des modèles et optimisation

5 : Développement de l'application

Développement du backend de l’application et des API
Mise en place du Front End de l’application dans le langage de votre choix

6 : Déploiement et maintenance de l'application

Déploiement de l’application
Maintenance des services de données et applicatifs

QUEL EST LE COUT DE DEVELOPPEMENT ?

Bien évidemment il est difficile de se prononcer sur le coût global d’un développement de solution de Machine Learning.

Le prix dépend de la complexité et de la durée de développement nécessaire. Cette durée pouvant varier de quelques jours à quelques mois.

Les éléments ci-dessous vous permettront d’avoir un aperçu du coût de développement de votre prochaine solution de Machine Learning et de Deep Learning