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Développement IA
Développer une solution IA : les vrais défis
Une intégration technique « casse-tête »
Systèmes informationnels traditionnels. Les infrastructures en place ne sont souvent pas prêtes à accueillir des solutions d'IA, entraînant des coûts et des délais imprévus. Il faut savoir comment s'y prendre.
Difficulté de créer de la valeur à partir des données. Les grandes quantités de données, souvent nécessaires à l'intelligence artificielle, sont dispersées dans différents systèmes et souvent dans des formats difficilement exploitables (ex. PDF). Cela complexifie le développement de solutions d'IA.
Maintenance et optimisation continues. Les données peuvent évoluer dans le temps, et donc les modèles d'IA, qui apprennent à partir de ces données, évoluent aussi. Une intelligence artificielle qui reste statique et qui n'est pas monitorée peut devenir inefficace avec le temps et perdre de la valeur pour les utilisateurs.
Une facture qui s'alourdit rapidement
Manque d'expertise. Les profils qualifiés (data scientists, ingénieurs IA) peuvent être difficiles à attirer et à retenir, et peuvent coûter cher.
Infrastructure difficile à mettre en place. L'entraînement des modèles d'IA exige l'interaction de plusieurs composantes systèmes comme des API, des serveurs, des GPU, des bases de données. Une mauvaise architecture peut compromettre la maintenance, la sécurité et l'évolution de la solution.
Évolution constante des besoins. Une solution d'IA doit être régulièrement mise à jour pour rester performante, générant des coûts cachés.
Une technologie prometteuse, mais sous-exploitée
Projets pilotes qui n'aboutissent pas. Des entreprises investissent dans des preuves de concept qui n'apportent pas les résultats escomptés. Ces prototypes ne sont jamais déployés à grande échelle.
Manque d'alignement avec les besoins métier. Les initiatives IA échouent souvent faute de considération de la gestion du changement et de la coordination entre les équipes techniques et opérationnelles.
Courbe d'apprentissage interne trop lente. Même avec des librairies open source, les différentes approches et modèles d'IA sont souvent difficiles à bien maîtriser, à comprendre leurs avantages et désavantages, et à en tirer un réel bénéfice.
IA sur étagère ou solution sur mesure : le piège des choix faciles
Des solutions prêtes à l'emploi, mais inadaptées
Manque de flexibilité pour des besoins spécifiques. Les grandes solutions SaaS qui intègrent l'intelligence artificielle offrent peu de flexibilité (bien qu'en apparence « elle semble le faire ») pour s'adapter à un contexte unique et réel.
Performance inférieure. Une IA générique est très souvent moins performante qu'une IA développée pour une tâche et un contexte spécifiques.
Dépendance aux fournisseurs. Une IA propriétaire limite les possibilités de personnalisation et de faire évoluer la solution. Elle enferme l'entreprise dans un écosystème verrouillé.
Des risques liés à la confidentialité et à l'éthique
Protection des données sensibles. Plusieurs approches en IA nécessitent d'importantes quantités de données confidentielles, soulevant des questions de sécurité et de conformité.
Réglementations complexes et en évolution. Naviguer entre le Règlement général sur la protection des données (RGPD), la Loi 25 et autres normes locales et exigences sectorielles complique le déploiement des solutions d'IA.
Biais algorithmiques et décisions opaques. Une IA développée sans une compréhension adéquate de ses limites peut produire des résultats discriminatoires ou difficilement explicables. Cet enjeu compromet la qualité et la légitimité des décisions prises et représente un risque pour l'organisation (légal et d'image).
Un manque de contrôle qui freine l'innovation
Personnalisation limitée. Les solutions IA génériques ne permettent pas toujours d'ajuster les modèles selon les spécificités d'une entreprise.
Dépendance à des mises à jour externes. Les mises à jour et l'évolution des modèles sont contrôlées par le fournisseur, ce qui peut ralentir l'innovation interne.
ROI difficile à mesurer. Sans objectifs clairs et indicateurs adaptés, l'impact réel de l'IA reste flou, ce qui freine l'adhésion des équipes et l'investissement à long terme.
Baseline : votre partenaire de développement en intelligence artificielle sur mesure
Une IA adaptée à vos besoins spécifiques
Développement personnalisé
Contrairement aux solutions génériques, nous construisons des systèmes d'IA taillés pour vos objectifs d'affaires et votre contexte, qui peuvent s'appuyer sur des solutions existantes ou nouvelles.
Autonomie et évolutivité
Bien que nous soyons toujours là pour vous accompagner, nos solutions visent à vous rendre le plus possible autonome dans l'amélioration et l'entretien de la solution.
Intégration fluide avec vos systèmes
Nous veillons à ce que l'IA s'intègre naturellement avec vos solutions informatiques et infrastructures existantes, sans friction.
Une expertise pointue pour des performances optimales
Expertise pluridisciplinaire en IA et science des données
L'IA regroupe plusieurs dizaines de champs d'expertise (traitement automatique du langage naturel, recherche opérationnelle, vision par ordinateur). Chaque expert de Baseline apporte deux à trois expertises spécifiques pour adresser vos problèmes de la meilleure façon.
Approche holistique
Notre équipe d'analystes d'affaires, d'ingénieurs logiciels, d'experts techniques en IA et de développeurs vous accompagne de l'idéation à la mise en production et à la maintenance.
Performance et robustesse
Nous développons des algorithmes et des pipelines de données pour garantir la précision et la fiabilité des prédictions des modèles d'IA.
Transparence et interprétabilité
Nos solutions visent à s'écarter de la « boîte noire » et permettent une prise de décision éclairée avec des modèles d'IA interprétables.
Sécurité, conformité et maîtrise totale
Protection maximale des données
Hébergement sécurisé et bonnes pratiques en cybersécurité pour garantir la confidentialité de vos informations.
Propriété intellectuelle préservée
Vous restez propriétaire des modèles et des données, sans dépendance à un fournisseur externe.
Contrôle
Nous vous donnons les outils et la formation nécessaires pour exploiter votre IA en toute indépendance.
Pourquoi choisir Baseline ?
Une expertise de pointe en IA
Nos experts sont spécialisés dans les algorithmes avancés et diverses approches IA (apprentissage profond et machine, apprentissage par renforcement, traitement du langage naturel, vision par ordinateur, etc.).
Expérience dans divers secteurs : finance et actuariat, physique, administration, minier, manufacturier, logistique, agriculture, transport et commerce en ligne.
Un accompagnement de bout en bout
De la conception à la mise en production, nous assurons un suivi technique complet.
Méthodologie agile adaptée aux projets d'IA, avec des sprints courts et des releases régulières.
Formation des équipes internes pour maximiser l'adoption des solutions IA et partager la connaissance.
Des résultats concrets et mesurables
Gestion du risque. Prototypage et approche incrémentale pour réduire les risques de développement.
Études de cas et retours d'expérience. Gains de productivité, réduction des coûts.
Engagement sur la performance des modèles développés.
Focus sur la génération de valeur à court terme, la gestion proactive des risques technologiques et la construction d'avantages compétitifs durables.
Notre méthode de développement IA
Développer une solution IA performante et durable ne s'improvise pas. Chez Baseline, on suit une approche structurée et agile, qui vous place au cœur du processus.
Canevas d'innovation
On étudie votre réalité, vos enjeux et vos objectifs pour co-construire avec vous un projet d'affaires qui exploite les opportunités uniques de l'intelligence artificielle. En alignant dès le départ la vision d'affaires et la vision technologique, on évite le piège de privilégier la techno sans alignement stratégique.
Cahier des charges
On concrétise l'idée initiale exprimée par le canevas en identifiant les requis systèmes, fonctionnels comme non fonctionnels, ainsi que les contraintes techniques, réglementaires et organisationnelles qui s'appliqueront au système. On prévoit l'architecture applicative et on valide que les données nécessaires sont accessibles et suffisantes.
Plan de développement
La vision d'ensemble exprimée par le canevas d'innovation et le cahier des charges est découpée en une série d'étapes de développement conçues pour équilibrer la gestion du risque et la livraison en continu de fonctionnalités à réelle valeur ajoutée.
Prototypage
Nos étapes de prototypage cherchent à valider l'approche technique basée sur l'IA et à ajuster rapidement la trajectoire du projet au besoin. Nos prototypes sont utilisables et conçus pour fournir la base autour de laquelle le reste du système sera construit.
Développement de l'application
Le reste de l'application est bâti autour du prototype d'IA afin de fournir aux utilisateurs l'ensemble des fonctionnalités demandées. Ces étapes incluent l'intégration à vos systèmes existants (ERP, CRM, outils métiers, etc.). On utilise des méthodes de génie logiciel itératives et incrémentales éprouvées qui favorisent la construction de systèmes flexibles et évolutifs.
Déploiement
On rend plus largement disponibles les fonctionnalités développées aux étapes précédentes. L'infrastructure du système est solidifiée et les outils d'observabilité et de surveillance sont mis en place pour détecter et corriger rapidement les pannes éventuelles.
Formation et transfert de connaissances
On forme vos utilisateurs et vos équipes de développement internes sur l'utilisation, l'amélioration et le maintien de la solution d'IA. Vous gagnez en autonomie avec une documentation claire et un accompagnement sur mesure. Et on n'est jamais bien loin si vous avez besoin.
Maintenance évolutive
On reste présents après le déploiement pour garantir la stabilité, la sécurité et l'adaptabilité de votre solution. Au besoin, on met à jour, on intègre de nouvelles fonctionnalités et on assure un support technique réactif.
Développement de solutions IA - FAQ
Quels types de projets peut-on réaliser avec l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle offre un large éventail de possibilités pour les entreprises de tous secteurs. Parmi les projets courants que nous réalisons chez Baseline :
Automatisation des processus métier grâce au machine learning.
Systèmes de recommandation personnalisés pour vos clients.
Analyse prédictive et forecasting pour optimiser vos opérations.
Traitement automatique du langage naturel pour l'analyse de documents et de feedback client.
Systèmes de vision par ordinateur pour le contrôle qualité ou la reconnaissance d'objets.
Chatbots et assistants virtuels sur mesure.
Détection de fraudes et systèmes de sécurité intelligents.
Optimisation des procédés de production et des chaînes logistiques.
Chaque projet est unique et nous adaptons l'IA à vos besoins, qu'il s'agisse d'améliorer l'expérience client, d'optimiser vos opérations ou de créer de nouveaux produits et services.
Découvrez d'autres applications d'IA avec notre jeu de cartes
Pourquoi opter pour une solution IA personnalisée plutôt qu'un logiciel IA clé en main ?
Les solutions IA clé en main peuvent sembler attrayantes par leur rapidité de déploiement, mais elles présentent plusieurs limitations.
Elles sont conçues pour répondre à des besoins génériques et non aux spécificités de votre contexte.
Leur intégration avec vos systèmes existants est souvent coûteuse.
Vous avez peu de contrôle sur la solution et son évolution.
Les données restent souvent sous le contrôle du fournisseur sans possibilité de les récupérer.
Une solution personnalisée, en revanche :
Apporte un haut niveau de performance et de précision.
S'adapte à vos processus, votre environnement technologique et vos besoins spécifiques.
Vous donne un contrôle total sur l'application, la solution IA et les données.
Évolue avec votre entreprise et vos besoins.
Offre un avantage concurrentiel que vos concurrents ne peuvent pas simplement acheter.
Chez Baseline, nous créons des solutions sur mesure qui maximisent la valeur ajoutée pour votre entreprise, avec un retour sur investissement généralement supérieur à long terme.
Peut-on entraîner l'IA avec nos propres données ?
Absolument. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui vise à apprendre à partir de données. L'utilisation de vos propres données est essentielle pour développer une IA pertinente à votre projet. Voici comment nous procédons :
Nous commençons par une phase d'audit de vos données et de conceptualisation de l'application d'IA. Nous mettons en place des processus de collecte et de transformation qui respectent les normes de confidentialité et de sécurité (RGPD, Loi 25, etc.).
Au besoin, nous enrichissons vos données avec des sources externes et générons des données synthétiques via des techniques d'intelligence artificielle.
Nous utilisons ces données pour entraîner des modèles adaptés à votre contexte et les déployons dans votre environnement technologique.
Nous mettons en place des mécanismes d'évaluation et de surveillance pour que la solution d'IA reste robuste dans le temps.
Le résultat est un système d'IA qui comprend votre secteur, vos clients et vos enjeux spécifiques, offrant des performances nettement supérieures aux solutions génériques. Vous restez propriétaire de vos données et des modèles développés.
Mon entreprise utilise déjà des logiciels métiers, peut-on y intégrer une IA ?
Oui, l'intégration d'une IA à vos outils internes est tout à fait possible à condition de pouvoir interroger ces systèmes. C'est l'une de nos spécialités chez Baseline.
Quelles technologies et langages de programmation utilisez-vous pour développer vos solutions IA ?
Chez Baseline, nous sélectionnons les technologies les plus adaptées à chaque projet, en privilégiant les solutions robustes et évolutives. Notre stack technologique comprend notamment :
Langages. Python, R, Java, JavaScript.
Frameworks d'IA et ML. TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Hugging Face.
Big Data. Hadoop, Spark, Kafka.
Cloud. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure.
Bases de données. SQL et NoSQL (MongoDB, Cassandra, Cosmos DB, etc.).
Outils de visualisation. Tableau, Power BI, D3.js.
Nous restons à jour avec les dernières avancées technologiques et adaptons notre stack en fonction de l'évolution du domaine. Notre objectif est de vous proposer les solutions les plus performantes et pérennes, sans nous limiter à une technologie particulière.
Combien de temps faut-il pour développer une solution IA adaptée à mon entreprise ?
La durée de développement varie selon la complexité du projet, la disponibilité des données et l'ampleur de l'intégration requise. Quelques repères :
Projets simples et ciblés. 1 à 2 mois.
Projets de complexité moyenne. 3 à 4 mois.
Projets complexes ou de grande envergure. 6 à 18 mois.
Notre approche agile nous permet de livrer des résultats par itérations successives. Vous pouvez généralement commencer à bénéficier des premiers apports de l'intelligence artificielle bien avant la finalisation complète du projet. Nous définissons ensemble un calendrier réaliste lors de la phase initiale et vous tenons informés de l'avancement tout au long du développement.
Quel est le coût moyen d'un projet de développement en intelligence artificielle ?
Le coût d'un projet IA varie en fonction de sa complexité, de l'état initial de vos données et des intégrations nécessaires. Parlez à nos experts pour en avoir une meilleure idée.
Y a-t-il des aides ou subventions pour financer un projet d'intelligence artificielle ?
Oui, plusieurs dispositifs existent pour soutenir les projets d'innovation au Québec.
Est-ce que mon modèle IA peut devenir obsolète ? Proposez-vous un suivi ?
Des données qui évoluent dans le temps, un changement dans la définition des données ou un changement dans l'environnement peuvent amener une sous-performance des modèles d'IA. Il est toutefois rare qu'un modèle devienne obsolète à court terme.
En mettant en place des mécanismes d'évaluation, nous sommes en mesure de détecter rapidement ces changements et de prendre des décisions éclairées.
Pouvez-vous faire évoluer la solution et en faire la maintenance ?
Nous pouvons convenir d'intégrer une dimension d'évolutivité et de maintenance dans vos projets d'IA, notamment :
Surveillance des performances et ajustements nécessaires.
Réentraînement des modèles avec de nouvelles données pour maintenir leur robustesse.
Veille technologique pour identifier les améliorations potentielles.
Accompagnement dans l'évolution de votre système IA pour l'adapter aux changements de votre entreprise.
Notre objectif est d'établir un partenariat à long terme pour que votre investissement en IA reste pertinent et continue à générer de la valeur au fil du temps. Nous proposons plusieurs formules de suivi adaptées à vos besoins et à votre budget.