Notre processus de développement AI software
Six étapes claires, des livrables définis à chaque jalon, et une communication hebdomadaire pour que vous sachiez toujours où en est votre projet.
Les six étapes de votre projet
Un projet typique dure entre 8 et 16 semaines, selon la complexité du modèle et le volume de données à préparer. Voici comment nous avançons.
Audit et cadrage
Nous commençons par un entretien d'une à deux heures avec vos équipes métier. L'objectif : comprendre le problème que vous voulez résoudre, identifier les données disponibles et évaluer la faisabilité technique. À la fin de cette étape, vous recevez un document de cadrage qui décrit le périmètre, les indicateurs de succès et une estimation du calendrier.
Cet audit est gratuit pour les projets dont le budget estimé dépasse 8 000 euros. Pour les projets plus petits, il est facturé 350 euros et déduit du montant total si vous poursuivez.
Préparation des données
Les données brutes sont rarement prêtes à alimenter un modèle. Nous nettoyons, normalisons et annotons vos jeux de données. Si des données manquent, nous proposons des stratégies d'enrichissement ou de collecte complémentaire.
Cette phase représente souvent 30 à 40 % du temps total du projet. C'est aussi celle qui détermine le plus la qualité du résultat final. Nous documentons chaque transformation appliquée pour que votre équipe puisse reproduire le pipeline de manière autonome.
Conception et prototypage
Nous testons plusieurs architectures de modèles sur un sous-ensemble de vos données. Réseaux de neurones, arbres de décision, modèles de langage : le choix dépend du problème, pas de la mode. À la fin du prototypage, nous présentons les résultats comparés et recommandons l'approche la plus adaptée.
Vous recevez un prototype fonctionnel que vous pouvez tester avec vos propres cas d'usage, dans un environnement de staging sécurisé.
Entraînement et validation
Le modèle retenu est entraîné sur l'ensemble de vos données. Nous utilisons des techniques de validation croisée pour vérifier qu'il généralise bien et ne mémorise pas simplement les exemples d'entraînement.
Les métriques de performance (précision, rappel, F1-score, latence d'inférence) sont partagées dans un rapport technique détaillé. Si les résultats ne correspondent pas aux objectifs définis lors du cadrage, nous ajustons l'architecture ou les données avant de passer à la suite.
Intégration et déploiement
Le modèle validé est intégré dans votre environnement de production. Nous développons les connecteurs nécessaires vers vos outils existants : API REST, webhooks, plugins CRM ou ERP. Le déploiement se fait sur l'infrastructure de votre choix, avec un plan de rollback documenté en cas de problème.
Une session de formation de deux heures est prévue pour vos équipes techniques. Nous fournissons aussi une documentation utilisateur en français.
Suivi et amélioration continue
Un modèle d'intelligence artificielle n'est pas un logiciel figé. Les données évoluent, les comportements changent. Nous surveillons les performances du modèle en production et déclenchons un ré-entraînement quand la précision descend sous le seuil convenu.
Le forfait de maintenance mensuel couvre le monitoring, les mises à jour du modèle, les correctifs et un créneau de support par visioconférence chaque semaine.
Outils et technologies
Nous travaillons principalement avec Python, PyTorch et scikit-learn pour le développement des modèles. L'infrastructure de déploiement repose sur Docker et Kubernetes, ce qui permet de scaler horizontalement quand votre volume de requêtes augmente.
Pour les projets de traitement du langage naturel, nous utilisons des modèles de fondation open source (Mistral, LLaMA) que nous affinons sur vos données métier. Cela évite la dépendance à une API tierce et garantit que vos données restent sur vos serveurs.
Les tableaux de bord de monitoring sont construits avec Grafana et connectés à un système d'alertes par e-mail ou Slack. Vous voyez en temps réel le nombre de requêtes traitées, la latence moyenne et le taux de confiance du modèle.
Tous les artefacts du projet (code, données transformées, poids du modèle, documentation) sont versionnés dans un dépôt Git privé que nous vous transférons à la fin du projet. Vous restez propriétaire de tout.
Questions fréquentes sur le processus
Combien de temps dure un projet typique ?
Entre 8 et 16 semaines pour un premier modèle en production. Les projets de chatbot avec une base de connaissances existante sont souvent plus rapides (6 à 8 semaines). Les projets de vision par ordinateur avec annotation manuelle prennent généralement plus de temps.
De quelles données avez-vous besoin ?
Cela dépend du cas d'usage. Pour un modèle de classification de documents, nous avons besoin d'au moins 500 exemples annotés par catégorie. Pour un modèle prédictif, 12 mois d'historique est un bon point de départ. Lors de l'audit, nous évaluons ce que vous avez et ce qu'il faut compléter.
Que se passe-t-il si le modèle ne donne pas de bons résultats ?
C'est pour ça que la phase de prototypage existe. Si les résultats du prototype ne sont pas satisfaisants, nous en discutons ouvertement et proposons des alternatives : enrichir les données, simplifier le problème ou, dans de rares cas, conclure que l'approche IA n'est pas adaptée à votre situation. Vous ne payez la phase d'intégration que si le prototype est validé.
Qui est propriétaire du code et du modèle ?
Vous. Le code source, les poids du modèle entraîné et toute la documentation vous sont transférés. Nous ne conservons aucune copie de vos données après la fin du projet, sauf si vous nous demandez explicitement de les garder pour la maintenance.
Pouvez-vous travailler avec notre équipe IT interne ?
Oui, c'est même préférable. Nous collaborons régulièrement avec des développeurs internes via Git, Slack ou Teams. La session de formation en fin de projet vise justement à rendre votre équipe autonome sur la maintenance courante du modèle.
Vous avez un projet en tête ?
Contactez-nous pour un premier échange gratuit. Nous évaluons la faisabilité de votre idée et vous envoyons une proposition sous une semaine.
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