Mettez l’IA au service des résultats qui comptent pour votre entreprise : baisse des coûts, meilleure qualité et opérations plus efficaces. Xfaang sélectionne, entraîne ou adapte des modèles aux tâches propres à votre secteur, les déploie dans votre environnement et les connecte à vos systèmes.
Parlons ensemble de votre cas d’usage IAContrôle de vos données. Traitez les prompts, les documents et les sorties des modèles au sein de votre infrastructure. Nous concevons le déploiement en fonction de vos règles d’accès et de vos périmètres de données, avec un traitement entièrement local lorsque cela est nécessaire.
Des modèles adaptés à votre travail. Nous sélectionnons l’approche d’entraînement et d’adaptation en fonction de votre objectif métier et des données disponibles. Les modèles peuvent être adaptés par fine-tuning à partir d’exemples pertinents pour votre secteur. Les modèles prédictifs et de vision peuvent être entraînés pour des tâches spécifiques. Nous évaluons leurs performances sur des cas représentatifs du travail de votre équipe.
Moins de dépendances aux API d’IA externes. Choisissez quand mettre à jour vos modèles et comment les exécuter. Un déploiement entièrement local peut fonctionner sans API de modèle externe et, lorsque l’ensemble du workflow le permet, sans connexion à Internet.
Un modèle d’exploitation adapté à votre charge de travail. Nous comparons les coûts d’infrastructure, de maintenance et d’utilisation à ceux des solutions hébergées. Pour les charges de travail qui s’y prêtent, un déploiement local peut réduire les dépenses récurrentes liées aux API. La viabilité économique dépend du volume, du matériel et des exigences opérationnelles.
De la sélection du modèle à un système opérationnel
Optimiser la production. Renforcer vos marges.
Mesurer l’impact sur l’activité
Applications dans différents secteurs
Définir la tâche. Identifier le workflow, les résultats attendus et les critères de réussite mesurables.
Sélectionner le modèle. Comparer les candidats correspondant à vos besoins qualitatifs, de licence, de matériel.
Préparer les données. Constituer les exemples d’entraînement et séparer les données d’évaluation en appliquant les contrôles d’accès appropriés.
Entraîner, adapter et évaluer. Entraîner des modèles prédictifs ou de vision par ordinateur, adapter des modèles de langage par fine-tuning, ou configurer des algorithmes d’optimisation pour les problèmes de planification. Tester le résultat sur des cas représentatifs et le comparer au processus actuel.
Déployer et intégrer. Intégrer le système dans votre environnement et le connecter à vos applications et workflows.
Maintenir et améliorer. Surveiller la qualité, gérer les versions des modèles et évaluer les mises à jour avant leur déploiement.
Utilisez vos données de production pour repérer où vous perdez du temps, des matières, de l’énergie et de la marge. Nous développons et déployons des modèles qui aident votre équipe à anticiper les perturbations, détecter les défauts et améliorer la planification, avec des résultats mesurés par rapport à vos opérations actuelles.
Réduire les rebuts et les reprises. Détecter les défauts et identifier les conditions de processus associées à une mauvaise qualité.
Réduire les arrêts imprévus. Utiliser les données des équipements pour repérer les signes avant-coureurs et faciliter la planification de la maintenance.
Améliorer la planification de la production. Optimiser les calendriers en fonction des capacités, de la disponibilité des matières, des changements de série et des exigences de livraison.
Utiliser les ressources plus efficacement. Identifier les possibilités de réduire la consommation de matières et d’énergie par unité commercialisable.
Comprendre l’économie de la production. Combiner les données de production et de coûts pour révéler les écarts coûteux et faciliter les décisions concernant les produits et les commandes.
Nous commençons par un goulot d’étranglement défini et un objectif mesurable. Le pilote compare l’approche proposée à votre processus actuel et tient compte des coûts de déploiement et d’exploitation avant tout passage à l’échelle.
Selon le cas d’usage, nous suivons le coût par unité commercialisable, les taux de rebuts et de reprises, les arrêts imprévus, le débit de production, le respect des délais de livraison et la consommation d’énergie par unité. Lorsque des données commerciales et de coûts sont disponibles, nous évaluons l’effet sur le taux de marge convenu pour les produits ou les commandes.
L’amélioration de la productivité devient un avantage financier lorsque la production supplémentaire peut être vendue ou que les ressources peuvent être réaffectées. L’impact sur la marge est évalué après prise en compte des coûts de mise en œuvre, d’infrastructure et d’exploitation.
Exemples de cas d’usage à explorer ensemble :
Industrie manufacturière : optimiser la planification de la production, faciliter la maintenance prédictive, détecter les défauts et analyser les coûts de production, ainsi qu’aider les équipes à exploiter la documentation technique.
Services financiers et assurance : organiser les documents, extraire des champs définis et aider le personnel à appliquer les procédures internes.
Services juridiques et professionnels : rechercher dans les connaissances internes, classer les documents et aider à préparer des projets de contenu destinés à être vérifiés par un expert.
Commerce de détail et commerce en ligne : classer les informations sur les produits, rédiger le contenu des catalogues et aider les équipes du service client.
Le modèle, l’approche de l’entraînement et les critères d’évaluation sont sélectionnés en fonction de la tâche précise et des données disponibles.
IA locale et entraînement de modèles : questions fréquentes
Il s’agit du service de Xfaang qui consiste à sélectionner, entraîner ou adapter des modèles d’IA et à les déployer sur l’infrastructure propre d’une entreprise. Le travail peut comprendre l’optimisation de la production, la préparation des données, l’entraînement et le fine-tuning des modèles, l’intégration aux connaissances internes et aux systèmes, l’évaluation et la maintenance.
Nous sélectionnons l’approche adaptée au cas d’usage. Dans de nombreux projets, adapter un modèle pré-entraîné est plus pratique que d’entraîner un modèle à partir de zéro. Le fine-tuning modifie la manière dont un modèle exécute certaines tâches. La connexion aux sources de connaissances internes lui permet d’utiliser les informations pertinentes au moment de l’exécution. Ces approches peuvent être combinées.
Non. Selon la tâche, nous pouvons utiliser des modèles prédictifs pour les données des équipements et des processus, des modèles de vision par ordinateur pour le contrôle qualité, des modèles de langage pour les documents et les connaissances, ainsi que des algorithmes d’optimisation pour la planification. L’approche est sélectionnée en fonction de l’objectif métier, des données disponibles et des exigences de déploiement.
Oui, lorsque l’ensemble du workflow est déployé localement. Nous évaluons ensemble l’inférence des modèles, le traitement des documents, la recherche, les intégrations et le suivi afin que le périmètre de données requis s’applique à l’ensemble du système.
Les coûts dépendent du volume d’utilisation, de la taille du modèle, du matériel et de la maintenance. Nous comparons le coût total d’exploitation à celui des solutions hébergées.
L’IA locale et l’entraînement de modèles portent sur les modèles, leur adaptation et leur environnement d’exécution. Les Services agentiques portent sur les agents qui accomplissent des tâches et des workflows. Les agents peuvent utiliser des modèles déployés localement lorsque le cas d’usage le nécessite.