Je vais construire votre modèle de Machine Learning ou de Computer Vision

Vous avez besoin d'un modèle de machine learning ou de vision par ordinateur fonctionnel, pas un prototype inachevé ou une pile de cahiers théoriques. Que vous tachiez la détection d'objets, la segmentation d'images, la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel, la prévision de séries chronologiques ou quelque chose de plus spécialisé, ce service fournit des modèles prêts pour la production construits selon vos exigences — avec un code source propre, une validation approfondie et la rigueur que votre projet mérite.

Chaque engagement commence par une phase de recherche pour comprendre le problème, les données et l'architecture la plus appropriée. À partir de là, le prétraitement des données est géré de bout en bout — nettoyage, augmentation, ingénierie des fonctionnalités et construction de pipeline — avant que le modèle ne soit construit, entraîné et validé par rapport à vos objectifs de performance. Vous recevez un code source entièrement commenté en standard à chaque niveau.

L'étendue des capacités offertes est vaste. Détection d'objets avec YOLO-v8, YOLO-v11 et Faster-RCNN. Suivi d'objets via OC-SORT, ByteTrack, BOT-SORT et Strong-SORT. Segmentation d'images utilisant Mask-RCNN, U-NET, SAM2 et Sapiens. Classification d'images et audio avec InceptionResnetV2, VGG, ResNet et ViT. Estimation de pose, reconnaissance faciale avec Facenet, Dlib et DeepFace, OCR avec TesseractOCR et PaddleOCR, workflows GAN, légendage d'images avec Florence2 et LSTM, estimation de profondeur, inpainting avec LaMa et MIGAN, analyse d'intégration, et prévision de séries temporelles avec Transformers, RNN et LSTM. Pour les tâches linguistiques, les LLM (LLAMA, GPT) et les pipelines RAG via LangChain sont également inclus.

Tout le travail est basé sur des frameworks standard de l'industrie: PyTorch, TensorFlow, Keras et scikit-learn. L'infrastructure cloud s'étend sur AWS, GCP et Azure. La conteneurisation via Docker, les bases de données vectorielles incluant Chroma et Pinecone, et le déploiement en périphérie sur les appareils Jetson, Raspberry Pi et NCS sont tous pris en charge. Les bases de données — MySQL, MongoDB et PostgreSQL — peuvent être intégrées selon les besoins.

Le niveau Standard ajoute un réglage fin en plus de la construction de base, améliorant la précision du modèle pour votre ensemble de données spécifique avec des cycles de révision supplémentaires. Le niveau Full Delivery rassemble tout: réglage fin, déploiement cloud, surveillance des performances et documentation complète du modèle — ce qui en fait le bon choix pour les équipes qui ont besoin d'un modèle prêt à fonctionner dans un environnement réel.

Ce service convient aux data scientists qui ont besoin d'un soutien à la mise en œuvre spécialisée, aux équipes produit construisant des fonctionnalités alimentées par l'IA, aux chercheurs nécessitant un modèle de base robuste, et aux entreprises cherchant à automatiser les flux de travail visuels ou analytiques. Veuillez nous contacter via le chat de commande avant de passer votre commande si vous avez des questions sur la portée — l'ampleur de la pile technologique signifie que presque n'importe quel défi ML ou CV peut être accommodé.