Comprendre des données hétérogènes
Explorer des jeux de données inconnus, trouver des structures, détecter les manques et expliquer pourquoi un signal, une métrique ou un processus se comporte de façon inattendue.
DATA SCIENCE & MACHINE LEARNING
Machine learning pour données complexes.
Nous analysons les données, développons des modèles et mettons en production des pipelines d'IA capables d'expliquer, de prédire et d'agir dans des contextes complexes.
Analyse exploratoire
Modèles prédictifs
LLM et systèmes d'agents
Clustering et contrôle
En quoi consiste ce travail
La data science et le machine learning transforment des données brutes, incomplètes ou difficiles à lire en explications, prédictions et systèmes d'aide à la décision. Le projet peut démarrer sans modèle préconçu : inspecter les données, repérer leur structure, tester des hypothèses et comprendre pourquoi une métrique, un processus ou un système se comporte comme il le fait.
Il peut aussi conduire à des systèmes d'IA en production : réseaux neuronaux, modèles classiques de machine learning, apprentissage par renforcement, clustering, fine-tuning de LLM, systèmes de recherche augmentée et pipelines d'agents. Le bon travail relie toujours le modèle au problème, à la qualité des données et à l'usage réel du résultat.
Ce que cela rend possible
Développer des modèles prédictifs
Entraîner des modèles de prévision, classification, scoring, ranking, recommandation, détection d'anomalies ou aide à la décision.
Exploiter des réseaux neuronaux
Concevoir des modèles de deep learning pour données structurées, séries temporelles, images, texte, sorties de simulation ou sources mixtes.
Développer des systèmes LLM
Fine-tuner des modèles, construire des pipelines de recherche, connecter des outils et concevoir des chaînes d'agents pour des tâches métier.
Mettre au jour une structure cachée
Utiliser clustering, apprentissage de représentations et réduction de dimension pour trouver groupes, régimes, segments ou cas inhabituels.
Apprendre de meilleures actions
Appliquer l'apprentissage par renforcement, l'entraînement par simulation ou l'optimisation de politiques lorsqu'un système doit choisir des actions dans le temps.
Ce que Nablance peut faire
Nous intervenons lorsque le sujet ne se résume pas à "entraîner un modèle". Nous pouvons partir de données brutes et d'incertitude, définir l'approche de modélisation, tester des explications, mettre en place des chaînes de production et relier le machine learning aux besoins d'ingénierie, d'exploitation ou de recherche.
Exploration depuis zéro
Nettoyer, inspecter et analyser de nouveaux jeux de données, puis transformer des questions floues en explications testables et plans de modélisation.
Développement de modèles
Développer des modèles classiques de machine learning, des réseaux neuronaux et des approches hybrides adaptés aux données et à l'objectif.
Fine-tuning de LLM
Préparer les jeux de données, évaluer le comportement des modèles et fine-tuner des modèles de langage pour des tâches métier, des processus internes ou des sorties structurées.
Pipelines d'agents
Concevoir des chaînes IA multi-étapes avec recherche, outils, validation, mémoire, routage et revue humaine lorsque c'est nécessaire.
Clustering et représentation
Utiliser l'apprentissage non supervisé pour segmenter les données, trouver une structure latente, détecter les atypies et organiser des observations complexes.
Apprentissage par renforcement
Formuler des problèmes de contrôle, de planification ou de décision séquentielle, puis développer des boucles d'apprentissage autour de simulations ou de retours réels.
Quand c'est pertinent
Ce travail est pertinent pour les équipes qui disposent de données importantes mais encore mal comprises, ou d'une idée de modélisation qui doit devenir une analyse fiable, une fonctionnalité produit, un outil interne ou une automatisation.
Il l'est aussi pour les problèmes IA larges où la bonne réponse peut combiner plusieurs méthodes : exploration de données, modélisation, optimisation, systèmes LLM, agents et évaluation rigoureuse.