STACK TECHNIQUE

Python, LLM, machine learning :
notre stack en production.

Pas de buzzwords. Voici les technologies que nos équipes maîtrisent et déploient en production : machine learning prédictif, traitement du langage naturel (NLP), agents IA et automatisation de workflows.

Python
LangChain
Make
XGBoost
RAG
GPT-4o
n8n
Pinecone
Prophet
Claude
MLflow
Zapier
ML / DATA SCIENCE

Prédiction & Machine Learning

Nos modèles prédictifs reposent sur l'écosystème Python de référence en data science. Nous choisissons chaque outil en fonction de la nature des données, du volume et des contraintes de production de nos clients.

Python

Langage principal de nos data scientists. Lisible, puissant et porté par l'écosystème ML le plus riche au monde.

Voir comment on l'utilise → Développement de tous nos modèles prédictifs et pipelines data.

Scikit-learn

La bibliothèque ML de référence pour la classification, régression, clustering et preprocessing. Robuste, documentée, battle-tested.

Voir comment on l'utilise → Modèles de scoring, segmentation client, détection d'anomalies.

XGBoost / LightGBM

Algorithmes de gradient boosting, parmi les plus performants sur les données tabulaires. Référence sur la majorité des problèmes métier structurés.

Voir comment on l'utilise → Prévision des ventes, scoring de leads, prédiction de churn.

Prophet / Statsmodels

Outils spécialisés pour la prévision de séries temporelles. Prophet (Meta) gère nativement la saisonnalité, les jours fériés et les tendances.

Voir comment on l'utilise → Forecasting de ventes, prévision de la demande, optimisation des stocks.

Pandas / NumPy

La colonne vertébrale du traitement de données en Python. Manipulation, nettoyage et transformation de vos données avant modélisation.

Voir comment on l'utilise → Preprocessing, feature engineering, exploration des données.

MLflow

Plateforme open-source pour le suivi des expériences ML, la gestion des modèles et le déploiement. Garantit la reproductibilité et la traçabilité.

Voir comment on l'utilise → Versionning des modèles, comparaison d'expériences, mise en production.
AUTOMATISATION

Automatisation & No-code

Pour automatiser les processus métier sans développement lourd, nous utilisons les meilleurs outils no-code et low-code du marché. Rapides à déployer, faciles à maintenir par vos équipes — sans dépendance technique permanente.

IA AGENTIQUE

Agents IA & LLMs

Notre stack agents repose sur les LLMs les plus avancés du marché, combinés aux frameworks d'orchestration les plus matures. Nous construisons des agents qui raisonnent, accèdent à vos données et agissent dans vos systèmes.

OpenAI GPT-4o

Les LLMs de référence pour la compréhension du langage, la génération de texte et le raisonnement complexe. Utilisés dans la majorité de nos agents.

Voir comment on l'utilise → Chatbots intelligents, synthèse documentaire, copilots métier.

Anthropic Claude

LLM d'Anthropic, particulièrement performant sur les longues fenêtres de contexte et les tâches analytiques complexes. Excellent pour l'analyse de documents.

Voir comment on l'utilise → Analyse de contrats, due diligence, traitement de documents volumineux.

LangChain / LlamaIndex

Frameworks d'orchestration LLM pour construire des pipelines complexes : RAG, agents multi-outils, mémoire conversationnelle, chaînes de traitement.

Voir comment on l'utilise → Architecture RAG, agents autonomes, pipelines de traitement documentaire.

RAG

Architecture qui connecte un LLM à vos données internes via une recherche vectorielle. Les réponses sont ancrées dans vos documents réels — sans hallucinations.

Voir comment on l'utilise → Base de connaissance IA, support client niveau 2, assistant interne.

Pinecone / Qdrant

Bases de données vectorielles pour stocker et rechercher des embeddings. Moteur de recherche sémantique au cœur de toute architecture RAG.

Voir comment on l'utilise → Recherche sémantique, similarité de documents, mémoire à long terme des agents.

Mistral / Llama

LLMs open-source déployables sur votre infrastructure. Aucune donnée ne sort de votre environnement. Idéal pour les secteurs réglementés.

Voir comment on l'utilise → Déploiements on-premise, données sensibles, contraintes RGPD strictes.