Coût des processus
Réduire le gaspillage en effectifs, en tournées et en dépenses d'inférence.
32 %typiqueCompétences
Six façons de réduire les coûts d'exploitation.
Survolez un parcours pour le mettre en avant. Cliquez pour voir comment le travail se concrétise.
Fraude et pertes
Scorer les événements à risque au fil de la transaction, avec un coût pour chaque erreur.
0,79Inspection visuelle
Détecter les défauts sur la ligne et boucler le cycle de revue.
96,8 %typiqueCopilotes internes
Des réponses sur vos documents, avec des citations qu'une personne peut ouvrir.
0,94Scoring de décisions
Un score avec un coupe-circuit, une piste d'audit et un responsable nommé.
74,5 %typiqueDemande et stocks
Réduire le surstock, les ruptures et les heures supplémentaires avec une prévision que les planificateurs utilisent vraiment.
2,7 %Canevas d'ingénierie
Ce qui se passe réellement dans un projet.
Six étapes, dans l'ordre, à chaque fois. Faites défiler pour voir les outils associés à chacune et ce que nous remettons à sa clôture.
01 · Données
Le signal existe-t-il seulement ?
Audit des sources, lignage, fraîcheur et volume. Avant d'écrire un modèle, nous déterminons si le problème peut seulement être appris à partir de ce qui existe.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
01
Données
Audit des sources, lignage, fraîcheur et volume. Avant d'écrire un modèle, nous déterminons si le problème peut seulement être appris à partir de ce qui existe.
- lignes
- 1 842 031
- sources
- 6
- taux de nulls
- 0,8 %
Valeurs d'exemple illustratives
résultat de l'audit: note de faisabilité + liste des manques
02
Features
Feature engineering avec parité offline et online. Chaque feature a un responsable, une définition et une garantie de fraîcheur.
- features
- 247
- dérive de parité
- 0,00 %
- fraîcheur
- 5 min
Valeurs d'exemple illustratives
livrable: registre de features + contrats
03
Modèle
D'abord la baseline, ensuite les itérations. Validation à origine glissante, expériences tracées, et une métrique convenue avec vous avant le début de l'entraînement.
- expériences
- 184
- meilleure auc
- 0,913
- temps d'entraînement
- 03:42:18
Valeurs d'exemple illustratives
livrable: model card + journal d'expériences
04
Inférence
Un serving qui tient dans votre budget de latence et de coût. Artefacts versionnés, déploiement blue/green et un rollback réellement testé.
- p50
- 5 ms
- p95
- 47 ms
- rps
- 3 400
Valeurs d'exemple illustratives
livrable: endpoint déployé + runbook
05
Monitoring
Dérive, qualité des données et métriques métier sur le même tableau de bord. Des alertes qui correspondent à une action, pas seulement à un seuil.
- dérive psi
- 0,041
- disponibilité
- 99,95 %
- alertes / sem.
- 1,2
Valeurs d'exemple illustratives
livrable: tableaux de bord + routage des alertes
06
Impact métier
Mesuré par rapport à la métrique fixée à l'avance, avec un protocole d'expérience figé avant le lancement pour que le résultat ait un sens.
- gain kpi
- +18 %
- écart de coût
- -32 %
- retour sur invest.
- 4,1 mois
Valeurs d'exemple illustratives
livrable: bilan d'impact + prochains paris
01 · Données
Le signal existe-t-il seulement ?
Audit des sources, lignage, fraîcheur et volume. Avant d'écrire un modèle, nous déterminons si le problème peut seulement être appris à partir de ce qui existe.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
- lignes
- 1 842 031
- sources
- 6
- taux de nulls
- 0,8 %
Valeurs d'exemple illustratives
02 · Features
Que voit le modèle ?
Feature engineering avec parité offline et online. Chaque feature a un responsable, une définition et une garantie de fraîcheur.
- dbt
- Spark
- Feature store
- Great Expectations
- features
- 247
- dérive de parité
- 0,00 %
- fraîcheur
- 5 min
Valeurs d'exemple illustratives
03 · Modèle
Bat-il la baseline honnête ?
D'abord la baseline, ensuite les itérations. Validation à origine glissante, expériences tracées, et une métrique convenue avec vous avant le début de l'entraînement.
- PyTorch
- LightGBM
- Optuna
- MLflow
- expériences
- 184
- meilleure auc
- 0,913
- temps d'entraînement
- 03:42:18
Valeurs d'exemple illustratives
04 · Inférence
Répond-il assez vite, à chaque fois ?
Un serving qui tient dans votre budget de latence et de coût. Artefacts versionnés, déploiement blue/green et un rollback réellement testé.
- FastAPI
- Docker
- Redis
- Kubernetes
- p50
- 5 ms
- p95
- 47 ms
- rps
- 3 400
Valeurs d'exemple illustratives
05 · Monitoring
Comment saurons-nous qu'il casse ?
Dérive, qualité des données et métriques métier sur le même tableau de bord. Des alertes qui correspondent à une action, pas seulement à un seuil.
- Prometheus
- Grafana
- Tests PSI / KS
- Sentry
- dérive psi
- 0,041
- disponibilité
- 99,95 %
- alertes / sem.
- 1,2
Valeurs d'exemple illustratives
06 · Impact métier
Le chiffre convenu a-t-il bougé ?
Mesuré par rapport à la métrique fixée à l'avance, avec un protocole d'expérience figé avant le lancement pour que le résultat ait un sens.
- Framework A/B
- CUPED
- Metabase
- Modèle de coûts
- gain kpi
- +18 %
- écart de coût
- -32 %
- retour sur invest.
- 4,1 mois
Valeurs d'exemple illustratives
Livraison
Ce sur quoi vous pouvez nous tenir.
Pas les résultats — ils dépendent de vos données. Ce sont les engagements de travail présents dans chaque contrat.
- 01
Une démo fonctionnelle chaque semaine
Pas un rapport d'avancement. Quelque chose qui tourne, sur vos données, dès la deuxième semaine.
- 02
Le dépôt est dans votre organisation dès le premier jour
Le code, les poids, les runbooks et l'historique vous appartiennent. Rien n'est retenu jusqu'à la dernière facture.
- 03
Validation du jalon avant facturation
Chaque jalon a des critères d'acceptation écrits convenus à l'avance. Vous validez, puis nous facturons.
- 04
Monitoring et rollback livrés avant la passation
Un tableau de bord sur la métrique que vous avez choisie, des alertes de dérive, et un rollback que vous pouvez déclencher sans nous.
Cadrez l'une d'entre elles.
Le calculateur part des mêmes modèles.