IA, data, automation
Développement d'APIs haute performance avec FastAPI, typage Pydantic, documentation OpenAPI automatique, performances async rivalisant avec Node.js, ou d'applications web complètes avec Django.
Conception et déploiement de pipelines ML avec PyTorch, TensorFlow ou scikit-learn : préparation des données, entraînement de modèles, évaluation et mise en production avec MLflow ou similaire.
Développement de scripts Python pour automatiser vos tâches répétitives : extraction et transformation de données, rapports automatisés, synchronisation entre systèmes et traitement de fichiers en masse.
Intégration de modèles de langage (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama) dans vos applications Python via LangChain ou des appels directs aux APIs, avec gestion du contexte et des coûts.
PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain, l'écosystème IA est construit autour de Python. Si votre projet touche à l'intelligence artificielle, Python n'est pas une option, c'est la seule réponse rationnelle.
La syntaxe Python est réputée pour sa lisibilité. Le prototypage est rapide, le code est expressif, et les librairies standard couvrent des besoins variés sans dépendances tierces supplémentaires.
Pandas, NumPy, Polars, Matplotlib, l'écosystème data Python permet d'analyser des millions de lignes, de visualiser des tendances et de produire des insights actionnables avec un code compact et lisible.
Backend web, scripting, automatisation, traitement d'images, calcul scientifique, crawling, NLP, Python couvre plus de domaines qu'aucun autre langage. Une équipe Python résout une grande variété de problèmes.
Nous ne sommes pas seulement des data scientists, ni seulement des développeurs web. Nous faisons le pont entre les modèles IA et les applications en production, de l'expérimentation au déploiement à grande échelle.
Type hints complets, tests Pytest, linting Ruff, virtualenv ou Poetry, nous appliquons les standards de l'industrie pour livrer un Python qui ne ressemble pas à un notebook Jupyter mis en production.
Nous gérons le cycle complet : entraînement, versioning des modèles, APIs d'inférence, monitoring des dérives et mises à jour sans interruption. Votre modèle en production reste fiable dans le temps.
Les APIs LLM et l'inférence GPU peuvent devenir coûteuses rapidement. Nous concevons vos pipelines pour minimiser les appels redondants, utiliser le caching intelligemment et choisir le modèle adapté au besoin.
Pour les projets IA/ML, nous démarrons par un sprint de prototypage rapide en Jupyter pour valider la faisabilité technique et définir des métriques de succès avant d'investir dans une implémentation production.
Transformation du prototype en code Python structuré : séparation des modules, gestion des dépendances avec Poetry, configuration des environnements et mise en place des tests.
Implémentation des fonctionnalités avec couverture Pytest, intégration aux systèmes existants (bases de données, APIs, files de messages) et optimisation des performances des traitements critiques.
Conteneurisation Docker, déploiement sur votre infrastructure cloud, mise en place du monitoring et des alertes. Pour les modèles ML, versioning via MLflow et pipeline de réentraînement automatisé.
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