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Détection du churn client
Détecté 4-8 sem. avant résiliation. Réduction churn 15-40%.
-15 à -40% churn
Gain
Gain
Modèles ML personnalisés pour prédire, classifier et analyser vos données. De la R&D au déploiement en production.
Discuter de votre projetPrévision des ventes, demande, churn client, maintenance prédictive. Modèles de séries temporelles.
Scoring de leads, détection de fraude, catégorisation automatique, tri de documents.
Détection d'objets, reconnaissance faciale, contrôle qualité, analyse d'images médicales.
Analyse de sentiment, extraction d'entités, classification de documents, chatbots avancés.
Systèmes de recommandation personnalisés, similarité produits, personnalisation contenu.
Déploiement en production, monitoring, retraining automatique, CI/CD pour ML.
Selon la complexité et les données disponibles
Les modèles ML que je livre en production, avec impact métier mesurable.
Détecté 4-8 sem. avant résiliation. Réduction churn 15-40%.
Réduction stocks 10-25% à service égal. Idéal retail et industrie.
Vos commerciaux ne traitent que les 20-30% les plus chauds.
Signatures suspectes en temps réel sur transactions ou contrats.
Sur données capteurs : prévention de pannes coûteuses.
Détection automatique de défauts en sortie de ligne.
Les sujets que les directions data abordent avant de signer.
Chaque projet est chiffré sur-mesure après un échange de cadrage gratuit, selon votre périmètre, la maturité de vos données et le ROI attendu. On commence par valider la faisabilité sur un cas d'usage concret avant de parler budget.
La quantité dépend du problème : 1 000-5 000 lignes pour des modèles tabulaires simples, 10 000+ pour de la classification fine, et beaucoup plus pour de la vision/NLP from-scratch. Cela dit, le transfer learning et les modèles pré-entraînés permettent souvent de bien fonctionner avec peu de données. La QUALITÉ prime toujours sur la quantité.
scikit-learn et XGBoost/LightGBM pour le ML tabulaire (90% des cas en entreprise). PyTorch pour le deep learning, computer vision et NLP custom. Hugging Face Transformers pour les modèles NLP pré-entraînés. MLflow ou Weights & Biases pour le tracking. FastAPI pour l'exposition en production.
Validation croisée stratifiée, métriques métier (pas juste l'accuracy), test sur jeu de données indépendant, analyse des erreurs par segment, étude des biais, et tests d'explicabilité (SHAP, LIME) sur les prédictions critiques. La mise en production inclut systématiquement du monitoring de drift.
Oui, et c'est de plus en plus exigé (AI Act, RGPD, secteurs régulés). J'utilise SHAP pour les explications globales et locales, LIME pour les cas individuels, et des modèles intrinsèquement interprétables (régression, arbres) quand l'enjeu de transparence prime sur la performance.
Évaluons ensemble la faisabilité et le ROI de votre projet.
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