Augmenter les chances de succès
Toute initiative de machine learning nécessite une approche programmatique. Cela commence par une étude de faisabilité : le problème de données en question peut-il être résolu en prenant en compte les données connues et les besoins de l'entreprise ? Nous validons la faisabilité de votre projet de machine learning après avoir minutieusement mené une étude exploratoire. Il arrive que le succès puisse être mesuré en termes d'économies, en identifiant un projet qui ne fonctionnera pas comme prévu.
Règles de notre programme
Notre processus en trois étapes vise à concrétiser votre projet, en commençant par établir une preuve de concept qui répertorie scrupuleusement ce qui a et ce qui n'a pas fonctionné avant que votre projet passe de vos data scientists à la production. La durée du programme dépend de la complexité du projet.
Il se divise en trois phases :
- Exploration (deux semaines)
- Excellence algorithmique (de quelques semaines à plusieurs mois)
- Concrétisation (de quelques semaines à plusieurs mois)
