Innovation / IA / Data

Nos services

Datalchemy possède une expertise unique sur le marché, ce qui lui permet de capitaliser pleinement sur les dernières innovations en IA et en IA générative. Grâce à cette maîtrise, nous sommes en mesure de développer des cas d’usages spécifiquement adaptés aux besoins des entreprises et des administrations publiques.

Comment nous travaillons

Chez Datalchemy, l’IA n’est plus une boîte noire. Nous posons des bases techniques, méthodologiques et scientifiques solides pour garantir des solutions fiables, maîtrisées, et industrialisables. Chaque projet suit un cadre éprouvé, adaptable à votre contexte et à vos exigences métier.

Analyse de vos besoins

Nous analysons vos cas d’usage, la nature et la qualité de vos données, et les contraintes métiers et techniques de votre environnement. L’objectif : cadrer précisément un projet réaliste, mesurable et exploitable.

Développement agile

Nos équipes développent des POCs, prototypes ou modules IA en cycles courts, avec validation régulière des performances et documentation complète. L’algorithmique est choisie en fonction de vos données, pas de la mode.

Industrialisation maîtrisée

Nous accompagnons la mise en production, le packaging dans vos systèmes, le monitoring, la gestion des versions et des retrainings. Objectif : une architecture de données agile et un outil IA robuste, intégré, testable et conforme (RGPD / RIA / NIS 2).

Transmission & montée en compétence

Nous offrons un support technique complet et des formations personnalisées pour maximiser l’utilisation des outils spécifiquement développés pour vous. Votre succès est notre priorité.

Ingénierie des données pour l’IA

Nous bâtissons une architecture data modulable, sûre et optimisée pour passer de l’expérimentation à l’échelle. En structurant les flux, en nettoyant les données et en les anonymisant, nous garantissons un socle performant et conforme pour vos projets IA.

Une ingénierie data de qualité est la condition sine qua non pour sortir du POC. Sans fondations techniques fiables (ingestion, transformation, stockage) vos modèles risquent de devenir instables ou coûteux à maintenir.

Cartographie & audit approfondi : diagnostics précis des sources, volumes, formats et coûts de traitement.
Déploiement scalable : pipelines cloud, on-premise ou embarqués adaptés à vos contraintes SI.
Paramétrage et anonymisation conforme aux normes en vigueur : module RGPD robuste, calibré selon vos usages métiers.
Optimisation continue : limitation des coûts d’entraînement, accélération du prototypage et montée en compétence technique

Développement de solutions

Développement de vos projets IA

Nous concrétisons vos enjeux métiers grâce à des solutions industrialisables, en garantissant la robustesse, la fiabilité et une intégration efficace au cœur de votre SI.

Plus de 85 % des projets IA restent au stade de prototype faute d’infrastructures industrialisables et de supervision post-déploiement. Avec Datalchemy, vos solutions passent du POC à la production en toute sérénité : performances durables, ré-entraînements automatisés et surveillance des risques permettent de créer de la valeur tout en prouvant la viabilité à grande échelle.

POC sur mesure

Du LLM à la vision en passant par l’analyse prédictive, nous concevons des prototypes validés sur vos données. Nous sommes en mesure de travailler avec tous types de modèles.

Architecture pérenne

Nous concevons une architecture pérenne (refactorisation, conteneurisation et API) pour que vos solutions s’adaptent aux environnements cloud, on-premise ou embarqués.

MLOps complet

Pipeline CI/CD, versioning des modèles, automatisation des déploiements et tests de validation.

Technologies de pointe

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Monitoring & maintenance de vos projets IA

Sans supervision continue, les deux tiers des modèles voient leurs performances chuter en production au fil des mois. Grâce à notre approche intégrée de monitoring et maintenance, vos solutions restent fiables, responsables et opérationnelles à long terme.

Nous pouvons mettre en place des outils pour détecter en temps réel les dérives des données ou des modèles (data/concept drift) et les régressions de performance, pour les corriger.