Données et modèles
Conseil en data science
De la question métier au modèle et au pipeline : de la clarté, pas des boîtes noires.
Le problème
Les données sont souvent éparpillées, sales, sans propriétaire. Sans cadre, les modèles ne s’auditent ni ne se tiennent, et les décisions restent dans les tableurs.
Comment on s’y prend
On fige la question métier, la donnée disponible et le critère de succès. On construit pipelines, features et modèles avec une trace. On préfère le simple qu’on opère au complexe que personne n’explique.
Livrables typiques
- 01Diagnostic data et maturité analytique
- 02Conception de pipelines et qualité des données
- 03Modèles prédictifs ou de scoring, quand ça a du sens
- 04Tableaux de bord ou API consommables par le métier
- 05Notes de gouvernance et itération suivante
Cas liés
Classification de tumeurs cérébrales
Classification d’examens d’image avec une architecture hybride CNN–Transformer.
Analyse de signaux sismiques
Analyse de signaux sismiques avec méthodes de signal et apprentissage automatique, pour appuyer l’interprétation.
SeizureX
Recherche appliquée pour assister la détection de crises d’épilepsie à partir de signaux EEG.
HELIX-AI
Tokenizer ViT avec quantification sphérique résiduelle (R-BSQ) et prior Transformer causal, implémenté en Rust avec Burn.
Devis — conseil data
Racontez-nous le problème. On pose le périmètre, les phases et l’investissement en MXN ou USD — pas de proposition improvisée.