Stratégie IA et planification de projets
Développement de solutions GENAI
Modélisation et analyse prédictive
NOS OFFRES
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STRATEGIE IA ET PLANIFICATION DE PROJETS

- Identification des cas d’usage IA : Analyse des besoins métier pour définir des cas d’usage IA spécifiques, incluant une étude comparative avec les benchmarks internationaux pour garantir l’efficacité et la compétitivité.
- Études de faisabilité technique : Évaluation approfondie des infrastructures technologiques existantes et de leur capacité à intégrer des solutions IA avancées.
- Analyse de ROI et estimation des coûts : Étude détaillée des investissements requis pour l’implémentation, avec des projections de rendement adaptées aux objectifs stratégiques de l’entreprise.
- Organisation et planification AGILE : Mise en œuvre de méthodologies AGILE pour structurer et superviser les cycles de développement (conception, tests, déploiement) afin de maximiser l’efficacité et la rapidité de livraison.
- Audit complet des projets IA : Analyse technique, fonctionnelle, organisationnelle et financière des projets en cours ou futurs pour assurer leur alignement avec les objectifs stratégiques et opérationnels.
DEVELOPPEMENT ET IMPLEMENTATION DE SOLUTIONS GENAI

- Analyse des besoins spécifiques : Diagnostic approfondi des attentes métier et des contraintes technologiques pour aligner la solution IA sur les objectifs opérationnels et stratégiques.
- Choix des architectures LLM : Sélection des modèles les plus performants du marché (OpenAI GPT, LLAMA, Phi, Gemma, Claude AI, Mistral, Falcon, LocalAI), adaptés aux problématiques spécifiques et à l’environnement technologique de l’entreprise.
- Conception de datasets sur mesure : Création et enrichissement de jeux de données, incluant des techniques avancées de nettoyage, d’annotation et de structuration, pour maximiser la qualité des données d’entraînement.
- Développement d’agents IA autonomes : Mise en place de systèmes multi-agents combinant des algorithmes avancés, des workflows automatisés et des logiques métier spécifiques, pour des applications dans des environnements complexes.
- Techniques de fine-tuning et RAG : Application de techniques avancées pour adapter les modèles généraux à des cas d’usage spécifiques, avec intégration de données hétérogènes en temps réel.
- Formation et accompagnement : Transfert de compétences vers les équipes internes via des sessions de formation adaptées, et mise en place d’un support post-implémentation pour garantir le bon fonctionnement et l’amélioration continue des systèmes.
- Practice dédiée : construction de worklows métiers avec Copilot / Copilot Studio.
MODELISATIONS ET ANALYSES PREDICTIVES

- Évaluation approfondie des besoins métier : Identification des objectifs stratégiques et opérationnels pour garantir une adéquation optimale des modèles.
- Conception et préparation des Datamarts : Structuration de bases de données dédiées à l’analyse prédictive, intégrant des données hétérogènes, volumineuses et non structurées.
- Machine Learning (ML) :
- Développement de modèles ML sur mesure adaptés à vos problématiques métiers (classification, régression, clustering, séries temporelles).
- Utilisation des frameworks leaders comme TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn.
- Techniques d’optimisation avancées pour maximiser la précision des prédictions.
- Modélisation en Python et R : Mise en œuvre de pipelines de traitement de données et d’entraînement de modèles, incluant l’automatisation des workflows avec des bibliothèques telles que Pandas, NumPy et Statsmodels.
- Modélisation économétrique avancée :
- Utilisation des techniques économétriques (modèles de panel, VAR, ARIMA, modèles causaux).
- Application spécifique dans les domaines financiers, du marketing et de la gestion de la chaîne d’approvisionnement.