Conseil et Ingénierie en Intelligence Artificielle

Conseil et Ingénierie en Intelligence Artificielle

83% des entreprises déclarent que l’IA est leur priorité pour les années à venir - Grand View Research 2023.

Les bénéfices de l’IA

L’intelligence artificielle trouve des applications dans des métiers variés de secteurs diverses et offre de multiples bénéfices.

Meilleures prédictions et décisions
A/B tests, analyse de sentiments, attrition client, diagnostiques, projection des ventes, etc.
Automatisation des tâches et productivité
IA génératives, interfaces conversationnelles, assistants vocaux, etc.
Recommandations et recherches
Systèmes de recommandation, recherche sémantique, stratégies de prix et de promotions, etc.
Sécurité et détection des risques
Modération de contenus, détection des fraudes, analyse biométrique, filtres spam, etc.
Les bénéfices de l’IA

Les cas d’utilisation de l’IA

Le machine learning comporte des familles d’algorithmes d’apprentissage supervisé et non supervisé facilement interprétables pour des usages simples. Pour des usages complexes comme la vision informatique et les IA génératives, les réseaux de neurones (deep learning) offrent des capacités accrues mais des résultats plus difficilement interprétables.

Régression

Prédiction de valeurs numériques en fonction de variables indépendantes.

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Classification

Prédiction de catégories (étiquettes) en fonction de variables indépendantes.

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Regroupement

Regroupement des données par critères de proximité ou de similarité.

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Séries Temporelles

Analyse des récurrences dans les séries temporelles et prédictions.

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Langage Naturel (NLP)

Traitement pour recherche sémantique ou classification.

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Recommandations

Recommandations par filtrage collaboratif ou filtrage de contenu.

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Vision par Ordinateur

Détection des objets dans les images et classification.

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IA Génératives

Génération automatique de contenu textuel, image, audio ou vidéo.

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Modèles de Langage Larges et Génération Augmentée de Récupération

Nous créons des systèmes qui exploitent les LLMs pour la génération automatique, le résumé et la traduction de contenu, la récupération de données, et l’intégration de sources externes.

Modèles de Langage Larges et Génération Augmentée de Récupération
Modèles de Langage Larges
Ces systèmes exploitent les LLMs (Large language Models) avec les techniques de prompt engineering, RAG (Retrieval Augmented Generation), et fine tuning par PEFT et LoRA.
Agents et Applications RAG
Construisez des agents et applications qui répondent aux questions en fonction de tout type de données externes, notamment des fichiers PDF, des feuilles CSV, des tables SQL ou des informations provenant d’Internet.
Expertise
Notre palette d’experts comprend des frameworks (langchain, llama-index), des bases de données vectorielles (pinecone, chroma) et des interfaces d’accès aux modèles (openai, hugging face).

Tableaux de Bord

La visualisation des données permet de repérer des modèles, des tendances et des corrélations qui passeraient inaperçus dans les rapports et tableaux.

Agilité
La visualisation des données simplifie la compréhension des informations complexes en les représentant graphiquement et synthétiquement pour une prise de décision rapide et une meilleure réactivité au changement.
Transparence
La visualisation des données facilite la communication des résultats d’analyse, améliorant ainsi la collaboration et la prise de décision collective.
Optimisation des coûts
A moins que votre entreprise dispose d’une infrastructure Tableau, Power BI ou Dash, nous proposons la réalisation de tableaux de bord avec Streamlit pour sa simplicité.
Tableaux de Bord

Déroulement d’un projet d’IA

Nous nous efforçons de progresser vos projets d’IA avec compétence, dévouement, transparence, et agilité

Déroulement d’un projet d’IA
  • Définition des objectifs du projet

  • Collecte et audit des données

  • Nettoyage et formatage des données

  • Ingénierie des données

  • Sélection et codage des algorithmes

  • Partitionnement des données et entrainement

  • Réglage itératif des hyper-paramètres

  • Interprétation des résultats

  • Déploiement en production

SciKit LearnGoogle JaxPyTorchTensorFlowHugging FaceOpen AIAmazon AWSGoogle CloudMicrosoft Azure

Fondations de la transformation digitale par l’IA

Par définition, les fondations sont longues à mettre en place. Elles sont pourtant critiques pour le succès des projets de transformation digitale comme l’IA à grande échelle (AI at scale). Digillia les regroupe en 3*C: culture, cloud, changement.

Culture

Culture

Développer une culture d’innovation au service du client

Les équipes internes sont les acteurs de la transformation digitale. La propagation d’une vision client et d’une culture d’innovation, fondée sur l’expérimentation et l’empathie, et pilotée par les données, dirige la créativité pour la création de valeur.

Cloud

Cloud

Virtualiser la gestion des données pour partager, analyser, et décider

Les îlots d’information et les traitements ad hoc sont un obstacle à la transformation digitale. Dans un monde digital, les données sont au coeur du pilotage car on ne peut pas améliorer ce que l’on ne sait pas mesurer. Le cloud et les technologies DevOps permettent le partage d’une vue à 360 degrés et l’expérimentation agile.

Changement

Changement

Adopter les méthodes agiles pour la conduite du changement

Les méthodes agiles (design thinking, lean thinking, customer journey mapping, agile development, etc.) permettent d’expérimenter, de pivoter ou de persévérer, pour valider progressivement les hypothèses de la transformation digitale dans un environnement incertain.

Choisissez Digillia

Choisissez Digillia

Digillia est l’accompagnateur des organisations petites, moyennes et intermédiaires, pour leurs projets d’intelligence artificielle.

Contactez-Nous

Questions fréquentes

Si vous ne trouvez pas de réponse, nous vous invitons à utiliser notre formulaire de contact

    • Digillia offre-t-elle des services de développement de logiciels intégrés?

      Non, nous avons l’expérience du code, mais la conception d’interfaces utilisateurs (à l’exception des tableaux de bord) n’entre pas dans notre activité de conseil et d’ingénierie. Nous focalisons la part technologique de notre expertise sur l’intelligence artificielle.

    • Comment l’offre intelligence artificielle de Digillia s’intègre-t-elle avec les logiciels existants?

      Nous collaborons avec vos équipes pour définir les interfaces d’accès aux données et de retour de résultats d’analyse dans une architecture sur site ou dans le cloud.

    • Y a-t-il des domaines de l’intelligence artificielle que Digillia n’adresse pas?

      Les équipes de Digillia ne font pas de robotique qui nécessite des compétences électroniques que nous n’avons pas. Pour l’instant, nous focalisons notre expertise sur le machine learning, le deep learning et les IA génératives.

    • Y a-t-il des contraintes techniques qui limitent l’offre de Digillia?

      Bien que nous connaissions d’autres langages, nous nous focalisons sur Python et JavaScript. Nous utilisons SciKit-Learn, PyTorch et Tensorflow pour implémenter les algorithmes d’intelligence artificielle. Nous déployons sur Amazon Web Services, Google Cloud et Microsoft Azure.

    • Quel est le territoire de Digillia?

      Digillia offre ses services en France métropolitaine.

    • Comment évaluer Digillia ou démarrer avec Digillia?

      Suivant vos objectifs et la maturité de votre entreprise dans l’adoption de l’intelligence artificielle, nous recommandons de démarrer avec un séminaire de sensibilisation, un état des lieux avec feuille de route, et/ou un prototype sur un cas d’utilisation à gain immédiat. Nous vous invitons à lire notre livre blanc pour plus de détail.