Applied AI and Data Science
Automatiser vos processus et vos décisions sans perdre le contrôle.
Tout le monde expérimente avec la GenAI. Peu d'entreprises savent l'industrialiser. Nous concevons, développons et orchestrons vos modèles de Data Science et vos agents IA pour qu'ils produisent des résultats fiables en production, pas des démos impressionnantes qui ne tiennent pas la route.
+150 entreprises accompagnées
— 5/5 Avis Google
Bénéfices / Impacts
Ce que cela apporte
Des résultats concrets pour votre organisation, mesurables dès les premières semaines d'intervention.
01
Des modèles IA qui résolvent des problèmes business
Chaque modèle que nous développons répond à un objectif métier défini : réduire un coût, accélérer un processus, améliorer une prédiction. Pas de modèle pour le plaisir de modéliser.
02
Des agents IA orchestrés et maîtrisés
Vos agents GenAI ne fonctionnent pas en roue libre. Nous mettons en place les garde-fous, le monitoring et les circuits de validation qui garantissent des réponses fiables et contrôlées.
03
Le passage du POC à la production, inclus
Nous ne livrons pas un notebook. Nous livrons un système industrialisé, intégré à vos outils métier, déployé en production et monitoré. Le POC n'est qu'une étape, pas le livrable.
04
Une exploitation de vos données propriétaires
La vraie valeur de la GenAI en entreprise, c'est quand elle travaille sur vos données, pas sur des connaissances génériques. Nous connectons les LLMs à votre patrimoine informationnel pour des résultats spécifiques à votre contexte.
05
Une montée en compétence de vos équipes
Nos Data Scientists & AI Engineers travaillent avec les vôtres, pas à leur place. Le transfert de compétences est intégré pour que votre équipe gagne en autonomie sur les nouvelles techniques.
Chapitres
Nos expertises
Les compétences et savoir-faire que nous mobilisons pour délivrer des résultats sur cette expertise.
Outils / Partenariat
Comment nous mettons en œuvre cette expertise
Nous travaillons avec l'ensemble des frameworks et plateformes du marché. Le choix technologique est dicté par votre cas d'usage, vos contraintes de confidentialité et votre infrastructure existante, jamais par une préférence d'outil.
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Power BI
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Power BI
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Type de projets
Ce qu'on livre
Des livrables opérationnels, pas des recommandations. Voici les formats de missions que nous déployons sur cette expertise.
01
Modèle prédictif industrialisé
Du cadrage à la production : développement, validation et déploiement d'un modèle de machine learning intégré à vos processus métier. Scoring client, prévision de demande, détection de fraude, optimisation logistique.
02
Système RAG sur données propriétaires
Connexion d'un LLM à votre base documentaire interne pour permettre à vos équipes d'interroger vos données en langage naturel. Documents techniques, base de connaissances, contrats, publications.
03
Agent IA métier
Conception et déploiement d'un agent autonome qui exécute des workflows complexes : traitement automatique d'emails, analyse de documents, génération de rapports, assistance à la décision.
04
Système de Computer Vision
Développement et déploiement de modèles de vision par ordinateur : contrôle qualité visuel, analyse d'images médicales, reconnaissance d'objets, détection d'anomalies sur chaîne de production.
Business Cases
Ils ont industrialisé la Data Science et la GenAI avec nous
Nous ne livrons pas des POCs. Nous livrons des systèmes qui tournent, avec un impact mesurable sur le métier de nos clients.
Vos questions, nos réponses
Toutes les réponses pour comprendre notre approche, notre façon de travailler et ce que vous pouvez attendre de notre collaboration.
Qu'est-ce que l'IA générative appliquée ?
L'IA générative appliquée désigne l'industrialisation de modèles comme GPT, Claude ou Mistral sur les données propriétaires de l'entreprise pour automatiser des tâches métier. Diametral déploie des systèmes RAG, des agents autonomes et des copilotes sur mesure, avec supervision humaine, gouvernance et mesure de la valeur business générée.
Qu'est-ce qu'un système RAG ?
Un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine un modèle de langage avec une base de connaissances propriétaire pour générer des réponses ancrées dans vos documents. Diametral déploie des RAG sur contrats, procédures, catalogues produits ou bases de connaissances support, ce qui élimine les hallucinations typiques des LLM généralistes et garantit la traçabilité des sources.
Comment industrialiser un agent IA ?
Industrialiser un agent IA implique de le sortir du mode démo pour en faire un système supervisé, mesuré et gouverné. Diametral encadre chaque agent avec des garde-fous (filtres de contenu, validation humaine sur les actions critiques, logs complets) et mesure mensuellement la valeur générée pour garantir qu'il reste un actif et non une boîte noire.
Quelle différence entre POC et IA industrialisée ?
Un POC démontre une faisabilité sur un périmètre réduit, une IA industrialisée fonctionne en production avec SLA, monitoring et intégration dans les outils métier. Diametral évite le syndrome du POC éternel en cadrant dès le départ les critères de passage en production : volumétrie cible, intégration SI, gouvernance et ROI attendu.
Comment éviter les hallucinations d'une IA générative ?
Éviter les hallucinations repose sur quatre pratiques : ancrer les réponses dans vos documents via un RAG, valider les sorties par des règles métier, mettre en place une supervision humaine sur les cas sensibles et tracer chaque réponse pour audit. Diametral intègre ces couches par défaut dans chaque déploiement d'IA générative en entreprise.
contact
Un cas d'usage IA en tête ? Construisons-le ensemble.
Décrivez votre problématique. Un Data Scientist senior Diametral évalue la faisabilité et vous propose une première approche.