Produits et servicesEntraînement de modèles personnalisés
Des modèles d'IA entraînés et testés sur vos propres données et vos propres cas, pas sur un test de classement public.
Comment ça fonctionne
Nettoyez vos données
Vos dossiers et documents deviennent un jeu d'entraînement propre.
Étiquetez ce qui doit l'être
Les exemples sont étiquetés pour que le modèle sache ce qu'ils sont.
Testé sur vos cas réels
Le modèle est jugé sur les cas que vous choisissez, et non sur un classement public.
Illustration seulement. Les noms et les chiffres sont inventés.
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A model trained on general data often misses what matters in your business. We start from your business records and documents. First we clean them. Then we label what needs labelling, which means tagging examples so the model knows what they are. Next we train the model. Finally we test it on real cases you pick.
We prefer the simplest approach that works. Often a ready-made AI model plus your data does the job. Nothing new needs to be trained. For example, our own media QC tool checks the quality of images and video. It runs on off-the-shelf vision models. We plan a small trained add-on only for cases where those models fall short. Our data analysis engine lets the database do the counting. It uses language models (AI that reads and writes text) only to explain results. So the numbers can be checked.
After launch, we keep watching how the model performs. So you can see when it needs retraining.
Ce qui est inclus
Provenance et droits des données
Nous confirmons les données dont vous disposez et leur provenance, et vérifions si elles peuvent servir à l'entraînement.
Nettoyage et étiquetage
Supprimez les doublons et les erreurs. Étiquetez ensuite les exemples dont le modèle doit apprendre.
Entraînement et ajustement fin
Nous entraînons un nouveau modèle ou ajustons un modèle existant, ce qu'on appelle le réglage fin. Tout dépend de ce que vos données permettent.
Tests sur vos cas réels
Nous mesurons le modèle sur les cas que vous choisissez, pour que les résultats reflètent votre travail réel.
Déploiement avec surveillance
Mettez le modèle au travail et suivez sa performance dans le temps.
Principaux atouts
Le travail sur les données vient en premier
Nous concevons aussi des pipelines de nettoyage de données, c'est-à-dire des suites d'étapes pour nettoyer les données. Ainsi, les données d'entraînement sont en bon état avant le début de l'entraînement.
Pas de formation pour la forme
Si un modèle existant résout déjà le problème, nous vous le disons. Puis nous l'utilisons.
Résultats vérifiables
Là où les chiffres comptent, le calcul reste dans le code ou la base de données, et non dans le modèle de langage.
Ce dont nous avons besoin de votre part
Exemples représentatifs, étiquettes lorsque disponibles, autorisations d'utilisation des données et coût d'un mauvais résultat.
Livrables
- A reviewed dataset and labelling guide
- A baseline comparison and independent evaluation report
- A model or adaptation only when evaluation supports it
Comment c'est accepté
Convenir de la répartition d'évaluation et des catégories d'erreurs avant l'entraînement ; comparer à une base de référence plus simple sur des exemples inédits.
Études de cas
Commencez par un petit projet pilote.
Dites-nous la tâche. Nous vous dirons si elle vaut la peine d'être réalisée.