Une sélection de systèmes d'IA de production que nous avons conçus, livrés et que nous continuons d'opérer. Les noms sont retenus lorsque les contrats le demandent, les chiffres vérifiés là où ce n'est pas le cas.
Remplacement du contrôle qualité manuel sur une ligne automobile par un pipeline neuronal de pointe fonctionnant sur des GPU standards. Rendement augmenté de 3×, taux de rebut réduit de 41%.
1 800 UGS sur 220 magasins. Un modèle hiérarchique réconcilié avec modélisation de l'impact promotionnel, déployé en 14 semaines.
Surveillance en temps réel de la voix de la marque sur les réseaux sociaux, les avis et les canaux de support. Alerte précoce de crise acheminée directement aux opérations de relations publiques.
Ontologie organisée de 180 000 concepts cliniques alimentant un assistant de triage explicable. Réduction du temps moyen d'admission de 38%.
Chaque chiffre sur cette page est un chiffre que nous défendrions devant un comité de pilotage. Cela paraît évident ; ce ne l'est pas. L'étude de cas industrielle standard rapporte le gain phare contre une baseline choisie pour le faire paraître maximal — le pire mois de l'année dernière, le rival le plus faiblement basé sur des règles, une métrique que seul le modèle améliore. Nous n'écrivons pas ces études-là. Chaque métrique présentée ici a été convenue avec l'équipe analytique du client avant le démarrage, recalculée sur des données de holdout que le modèle n'avait jamais vues, et suivie tout au long de la mise en production et du premier trimestre complet d'exploitation. Quand un chiffre a déçu, nous avons soit corrigé le modèle, soit renoncé à l'étude de cas.
Cette posture a des conséquences. Elle signifie que des projets sont livrés sans étude de cas publiable parce que le gain, bien que réel, n'était pas à la hauteur du portfolio. Elle signifie que nos études de cas représentent une fraction de ce que nous avons livré, et non un catalogue exhaustif. Elle signifie aussi que les études qui paraissent sont anormalement conservatrices — de nombreux clients nous ont demandé de réviser le chiffre phare en y inscrivant le résultat de production réel une fois la poussière retombée. Nous refusons. Le chiffre qui comptait est celui estimé avant le déploiement ; le chiffre plus grand qui a émergé ensuite est un bonus, non l'affirmation.
Une étude de cas n'est utile que si ses chiffres sont fiables. Chaque chiffre de cette page suit le même protocole de preuve en quatre étapes, convenu avec l'équipe analytique du client avant l'entraînement du moindre modèle.
Nous mesurons la performance actuelle du processus — taux de défauts non détectés, erreur de prévision, heures d'analyste — sur une période représentative, afin de mesurer le progrès par rapport à la réalité.
La précision est mesurée sur un jeu de test séparé dans le temps et verrouillé avant l'entraînement. Aucun réglage ni choix de variables n'y touche.
Les modèles tournent en silence aux côtés du processus existant pendant plusieurs semaines. La bascule n'a lieu qu'après validation par les responsables du client.
Les chiffres publiés sont reconfirmés après un trimestre complet en production : un modèle qui se dégrade après le lancement n'est pas une réussite.
Apportez la réalité désordonnée. Nous prototyperons un modèle en quelques semaines, pas en quelques trimestres.
