001 Data Science & Modélisation

L’analyse exploratoire et le traitement avancé des données permettent de préparer des jeux de données fiables et exploitables. Cette base solide facilite la conception et l’entraînement de modèles de machine learning supervisé et non supervisé. Ces approches sont mises en œuvre pour la détection d’anomalies, les prévisions, le scoring ou encore la segmentation.

002 Deep Learning & IA avancée

Les réseaux de neurones sont mobilisés pour des cas d’usage en vision par ordinateur, tels que la reconnaissance d’images ou l’OCR. En parallèle, le traitement du langage naturel (NLP) permet de développer des moteurs de recherche sémantique, des chatbots intelligents ou des solutions de résumé automatique. L’IA générative, qu’il s’agisse de texte, d’image ou de code, est exploitée pour créer des solutions innovantes et différenciantes.

003 MLOps & Industrialisation

Déploiement de modèles en production avec pipelines CI/CD ML. Monitoring, retraining et gouvernance des modèles.Conteneurisation des modèles et intégration dans des architectures microservices.

004 Éthique & Conformité

L’approche Explainable AI (XAI) permet d’assurer la transparence et la compréhension des décisions algorithmiques. Cette démarche s’inscrit dans le respect des réglementations telles que le RGPD ou l’IA Act. Elle est complétée par la mise en place de chartes éthiques et de cadres responsables afin de garantir un usage maîtrisé et fiable de l’intelligence artificielle.