Machine Learning pour entreprises a Lyon
Technologies & Partenaires
Qui réalisera votre projet
Pas de sous-traitance anonyme : voici les personnes qui concevront, développeront et déploieront votre solution.
Victor Gless-Krumhorn
Fondateur & Lead Developer
Prépa HEC, Paris-Dauphine (Finance & Gestion de Fortune). Passé par UBS. Sous-officier de réserve, armée de terre. Développeur Full-Stack spécialisé Ruby on Rails, il pilote la stratégie technique et la direction produit de JAIKIN.
Patrick Eiermann
Développeur Full-Stack Senior
Diplômé Epitech, 8+ ans d'expérience en ingénierie logicielle, spécialisé Node.js et DevOps. A conçu l'ERP d'une compagnie aérienne, des plateformes e-commerce et des applications SaaS en production. Responsable de l'architecture back-end et des intégrations systèmes.
Machine Learning a Lyon : contexte local
Lyon, 2eme metropole francaise, concentre un ecosysteme ideal pour le machine learning : donnees massives generees par 176 300 entites economiques, talents issus de l'ENS Lyon et de l'INSA, et des secteurs comme la biotech et la fintech qui exploitent deja l'IA. Le cluster IA lyonnais et les initiatives de la Metropole accelerent l'adoption du ML par les PME.
Pourquoi le machine learning a Lyon ?
Avantage concurrentiel
Les entreprises lyonnaises qui adoptent le ML prennent une longueur d'avance sur leurs concurrents.
Donnees sous-exploitees
80% des donnees d'entreprise ne sont jamais analysees. Le ML transforme ces donnees en valeur.
Reduction des couts
La prediction de la demande et la maintenance predictive reduisent les couts operationnels de 15 a 30%.
Nos solutions de machine learning
Des solutions de machine learning adaptees aux enjeux des PME lyonnaises, de la biotech a la logistique.
Prediction de la demande
Algorithmes de prevision pour anticiper vos ventes, stocks et besoins en ressources avec precision.
Maintenance predictive
Detection des pannes avant qu'elles ne surviennent grace a l'analyse des donnees de vos equipements.
NLP & Classification
Traitement automatique du langage : classification de documents, extraction d'informations, analyse de sentiments.
Scoring & Leads
Scoring predictif de vos prospects pour concentrer vos efforts commerciaux sur les leads les plus prometteurs.
Detection d'anomalies
Identification automatique des comportements inhabituels : fraude, defauts qualite, incidents reseau.
Moteur de recommandation
Systemes de recommandation personnalises pour augmenter le panier moyen et la satisfaction client.
Notre approche machine learning
Audit des donnees
Evaluation de la qualite et du volume de vos donnees pour identifier les cas d'usage a fort ROI.
Modelisation
Developpement et entrainement des modeles ML adaptes a vos donnees et objectifs metier.
Integration
Deploiement des modeles dans vos outils existants via API ou integration directe.
Monitoring
Suivi des performances des modeles et reentrainement regulier pour maintenir la precision.
Ils nous font confiance
Projets livrés par notre équipe — JAIKIN × Azinove Group
« PricingOS a transformé notre stratégie de tarification. »
Lukas Ellmann
CEO, Ellmann Consulting
« Nos commandes WhatsApp deviennent des bons de commande structurés en quelques secondes, sur une plateforme intérim sur mesure. »
DT INTERIM
RH — travail temporaire
« JAIKIN est notre partenaire technologique exclusif sur la plateforme d'imagerie médicale, du développement à l'exploitation. »
RadiologyCheck
Santé — imagerie médicale
Décrivez votre projet — devis sous 24 h
Réponse personnelle d'un expert, sans engagement.
Questions frequentes - Machine Learning a Lyon
Pas necessairement. Certains modeles fonctionnent avec quelques milliers d'enregistrements. Nous evaluons vos donnees existantes et identifions les cas d'usage realisables immediatement.
La biotech, la fintech, la logistique et le commerce sont les secteurs lyonnais ou le ML apporte le plus de valeur : prediction, scoring et detection d'anomalies.
Oui, les outils cloud et les modeles pre-entraines rendent le ML accessible a toutes les tailles d'entreprise. Nous adaptons les solutions a votre budget.
Un premier modele predictif peut etre deploye en 4 a 8 semaines selon la complexite et la qualite des donnees disponibles.