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Home/Services/ML Development

Apprentissage automatiqueDevelopment Services

Unlock the hidden patterns in your data. Our Machine Learning services focus on the full model lifecycle.

DISCUSS YOUR ML PROJECT

ML Workflow

De bout en bout

We provide a structured approach to ML development, ensuring your models are robust.

Data Sourcing & Preprocessing

Identification, collecte, nettoyage et augmentation des données.

Custom Model Development

Sélection des bons algorithmes et construction de modèles personnalisés.

Model Training & Tuning

Entraînement des modèles sur des données préparées et réglage des hyperparamètres.

MLOps & Deployment

Mise en place de pipelines automatisés (CI/CD) pour déployer et surveiller les modèles.

Data Annotation & Labeling

Providing high-quality data labeling services.

Model Auditing & Explainability

Analyse des modèles pour détecter les biais et fourniture de rapports d'explicabilité.

Woltrio ML Technology Stack

Our stack is built on the most powerful tools in the data science ecosystem.

ML Visualization

Création d'outils permettant aux parties prenantes d'interagir avec les résultats des modèles.

Streamlit / Dash

Frameworks Python pour des applications d'apprentissage automatique interactives.

Plotly

Pour la création de graphiques riches et interactifs.

React

Intégration de visualisations d'apprentissage automatique dans des applications web.

Notebooks Jupyter

Pour le prototypage rapide.

Data & Core ML

Les bibliothèques de base utilisées pour la manipulation de données et l'analyse statistique.

Python

Le langage dominant pour toute la science des données.

Pandas

Bibliothèque essentielle pour la manipulation de données.

NumPy / SciPy

Pour le calcul scientifique et les mathématiques.

Scikit-learn

Fundamental library for classical ML.

Deep Learning & MLOps

Plateformes pour la construction de réseaux de neurones complexes et la gestion des cycles de vie.

TensorFlow / Keras

Pour la construction et l'entraînement de modèles d'apprentissage profond.

PyTorch

Framework de premier plan pour la recherche et l'apprentissage profond.

Kubeflow / MLflow

Open-source platforms for managing MLOps.

Amazon SageMaker

Plateforme gérée pour construire et déployer des modèles.

Data-Driven Secteurs

Nous déployons des modèles d'apprentissage automatique pour optimiser et innover dans divers secteurs.

Logistics
Manufacturing
AdTech
Biotech
Financial Services
Energy
Cybersecurity
Agriculture
E-Commerce
Santé

And still counting...

Our Development Process How We Work

Cadrage & spécifications

Nous définissons les objectifs, le public cible et les cas d’usage afin d’établir une spécification claire. Cela aligne les attentes avant le prototypage.

Prototype

Nous réalisons une première version pour visualiser l’UI/UX et les fonctionnalités clés, puis itérons via retours jusqu’à validation du prototype.

Développement

Choix du bon stack et implémentation des features avec performance et qualité. Validation des entrées et collaboration étroite pour un résultat optimal.

QA & tests

Tests rigoureux pour détecter et corriger les bugs. Déploiement en environnement de test et itérations jusqu’à une version stable.

Maintenance & support

Après le lancement, nous monitorons, corrigeons proactivement et livrons des mises à jour et améliorations sans dégrader la stabilité.

Frequently
asked Questions

Seeking basic information? Our FAQ section is a ready reckoner with precise answers to the most probable queries.

Oui. Nous développons des solutions EMR et EHR sécurisées et efficaces, conçues pour simplifier les workflows cliniques et améliorer l’expérience des équipes de soins.

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