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Bénéfices clés et indicateurs cibles
50 % de réduction
du temps de mise en production
Réduction drastique du temps de développement et de déploiement des modèles d'IA, grâce à notre accompagnement complet et nos solutions de pointe.
60% d'amélioration
de l'efficacité
Nos workflows améliorent la collaboration et automatisent les tâches répétitives, augmentant ainsi la productivité de l'équipe et permettant des itérations et des innovations plus rapides.
40 % de réduction
des coûts opérationnels
Notre framework optimise la gestion des modèles, ce qui permet d'améliorer les performances et l'évolutivité de vos modèles d'IA et d'AI générative.
+25% de taux de réussite
des projets
Nous veillons à ce que vos pratiques MLOps et LLMOps s'appuient sur les dernières avancées technologiques et les bonnes pratiques.
50 % de réduction
du temps de mise en production
Réduction drastique du temps de développement et de déploiement des modèles d'IA, grâce à notre accompagnement complet et nos solutions de pointe.
60% d'amélioration
de l'efficacité
Nos workflows améliorent la collaboration et automatisent les tâches répétitives, augmentant ainsi la productivité de l'équipe et permettant des itérations et des innovations plus rapides.
40 % de réduction
des coûts opérationnels
Notre framework optimise la gestion des modèles, ce qui permet d'améliorer les performances et l'évolutivité de vos modèles d'IA et d'AI générative.
+25% de taux de réussite
des projets
Nous veillons à ce que vos pratiques MLOps et LLMOps s'appuient sur les dernières avancées technologiques et les bonnes pratiques.
Solutions d'IA et de machine learning pour la gestion de serres
Solutions d'IA et de machine learning pour la gestion de serres
Défi :
Fair Farms rencontrait des obstacles dans la culture de la vanille de haute qualité, principalement en raison des difficultés à maintenir les niveaux optimaux d'humidité et de température dans leurs serres.
Solution :
PALO IT a mis en œuvre une application user friendly qui utilise l'IA et le machine learning pour réguler les conditions de la serre. Il s'agissait notamment d'automatiser les systèmes de refroidissement, de brumisation et d'égouttage en fonction de l'analyse des données historiques.
100%
Automatisation des systèmes de refroidissement, de brumisation et d'égouttage.
150+
Partenariats post-projet avec des cultivateurs dans toute l'Australie.
Accessibilité financière
Des solutions à la fois rentables et accessibles, qui favorisent une plus grande inclusion dans les pratiques agricoles.
Prévision de la demande pour le covoiturage
Prévision de la demande pour le covoiturage
Défi :
Uber était confronté à des difficultés pour prédire avec précision la demande dans différents lieux, ce qui a eu un impact sur la satisfaction des clients et l'efficacité opérationnelle.
Solution :
L'entreprise a utilisé les MLOps pour affiner ses modèles de prévision de la demande en incorporant diverses sources de données, y compris des modèles de trafic et des événements locaux.
25%
Réduction des temps d'attente des passagers :
Amélioration de la prestation de services et de l'expérience globale des usagers.
30%
Augmentation du nombre de demandes de transport satisfaites : Meilleure adéquation entre l'offre et la demande, générant une plus grande satisfaction des clients.
10%
Augmentation du taux d'utilisation du service :
Amélioration du déploiement des chauffeurs et maximisation de l'utilisation des ressources disponibles.
* A des fins d'illustration, sur la base d'informations publiques.
Solutions d'imagerie médicale pilotées par l'IA
Solutions d'imagerie médicale pilotées par l'IA
Défi :
Philips devait améliorer la précision et la rapidité des diagnostics utilisant des données d'imagerie médicale, tout en fournissant une analyse en temps réel aux cliniciens.
Solution :
L'entreprise a intégré les MLOps pour rationaliser le déploiement de modèles d'IA utilisés dans l'imagerie médicale, améliorant ainsi la précision des diagnostics et permettant de disposer des informations en temps utile.
20%
Augmentation de la précision des diagnostics :
Amélioration de la fiabilité des diagnostics établis à l'aide d'outils d'imagerie augmentés d'intelligence artificielle.
30%
Réduction du temps d'analyse des données d'imagerie : Les diagnostics des patients et les décisions thérapeutiques sont pris instantanément.
130K-$170K
Économies annuelles sur les coûts opérationnels : réalisées grâce à l'amélioration de l'efficacité et à la réduction de l'utilisation des ressources dans les processus de diagnostic.
* A des fins d'illustration, sur la base d'informations publiques.
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