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ML Classification

Classification automatique de documents, emails, tickets ou dossiers. Modèles entraînés sur vos données réelles, pilotés en production.

Ce que nous livrons

  • Préparation et labellisation des jeux de données
  • Modèle de classification entraîné + API de scoring
  • Pipeline MLOps et monitoring qualité
  • Plan de réentraînement et transfert de compétences
Pythonscikit-learnAzure MLMLflowDocker

Notre approche en 5 étapes

De l’audit à la production. Sur tous les domaines.

1

Audit & Cadrage

Analyse de vos données, infrastructure, et contraintes (RGPD, sécurité, legacy).

1 semaine
2

POC technique

Prototype fonctionnel pour valider l'approche.

2 semaines
3

Développement

Construction du système complet, pipelines, interface utilisateur.

3–5 semaines
4

Tests & Ajustements

Tests utilisateurs, optimisation performances, correction cas limites.

1–2 semaines
5

Déploiement & Formation

Mise en production, documentation, formation équipes internes.

1 semaine
Discutons de votre projet →