Externalisation R&D ML : de la donnée à la décision.
De l'IA à taille humaine : Nous accompagnons votre volonté d’innover, en fil rouge de ce que vos équipes produisent et livrent déjà. Notre rôle : révéler de nouvelles opportunités à partir de données présentes — mais sous-exploitées — dans vos environnements, via une recherche rigoureuse, robuste, et des livrables intégrables qui répondent à vos enjeux.
Objectif : transformer des données parfois complexes, multimodales et évolutives en décisions pertinentes, avec une exigence scientifique (validation stricte, reproductibilité), et des livrables intégrables.
Une équipe d'ingénieurs-chercheurs et de docteurs qui s'adaptent à vos enjeux
Ce qu'on vous propose : une méthode agile appliquée à votre R&D qui vise à rationnaliser les couts de développement en fonction de vos enjeux.
Des ingénieurs-docteurs et des chercheurs
Résumé rapide — la page Équipe contient le détail (parcours, références, CV).
R&D Machine Learning appliquée (séries temporelles, signaux capteurs, multimodal), avec une exigence forte sur validation, reproductibilité et intégration produit.
- • Cadrage, métriques, critères d’arrêt, estimation effort/risques
- • Données hétérogènes : SI, capteurs, logs, imagerie, signaux complexes
- • Modèles, ablations, robustesse + passage en prod & monitoring
Une méthodologie claire, une collaboration entretenue et des livrables intégrables.
Base de données — s’adapter à votre réalité
Données à acquérir / lacunaires, ou déjà existantes mais sous-exploitées : on s’adapte à votre environnement.
Mesures & séries temporelles (mouvement humain)
Savoir Faire Capteurs & protocoles variés. Expertise séries temporelles et mouvement humain (biomécanique, physio).
R&D end-to-end (0 → 100)
Chaîne R&D complète : data → pipeline → expérimentation → MLOps → monitoring → livrables intégrables.
Méthode pragmatique (pas dogmatique)
Méthode pragmatique : pas de DL “par principe”. Le bon outil, au bon niveau de complexité.
Validation, crédibilité, reproductibilité
Validation stricte : protocoles, métriques, stress-tests, calibration, reproductibilité et traçabilité.
Déploiement sécurisé + coût maîtrisé + autonomie
Déploiement sécurisé, coût maîtrisé, transfert & docs : autonomie réelle des équipes.
MedTech, SportTech, Autres domaines — même exigence, même méthode.
Quelques exemples (non exhaustifs) sur lesquels on a réfléchi et cadré avec des acteurs concernés : data → modèles → validation → intégration → monitoring.
Contactez-nous.
On transforme vos données en produit, pas en slides.
Cadrage scientifique, implémentation rapide, validation robuste et transfert aux équipes. Objectif : un système IA qui fonctionne, mesuré, monitoré, maintenable.