Vous souhaitez ajouter la reconnaissance faciale, un assistant vocal ou des recommandations intelligentes à votre application, mais vous ne savez pas par où commencer ? Les modèles de ML nécessitent une infrastructure serveur, une optimisation pour les processeurs mobiles et un pipeline de données bien conçu. Nous intégrons l'IA/ML dans les produits mobiles : inférence sur l'appareil pour une réponse instantanée et modèles cloud pour les tâches complexes.
Développer une application mobile IA/ML signifie créer un produit qui apprend des données utilisateur et devient plus intelligent à chaque interaction. Réseaux neuronaux, vision par ordinateur, NLP et systèmes de recommandation — des solutions ML fonctionnelles sur iOS et Android que nous intégrons sans perte de performance.
Réseaux neuronaux sur l'appareil — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Les modèles fonctionnent sur le téléphone sans envoyer de données au serveur, avec une réponse instantanée hors ligne.
Vision par ordinateur (CV) — reconnaissance d'objets, de visages, de texte et de documents. La caméra devient une interface d'entrée pour les scanners et les masques de réalité augmentée.
Traitement du langage naturel (NLP) — chatbots basés sur LLM, assistants vocaux, analyse de sentiments et résumé de texte.
Systèmes de recommandation — flux personnalisés et recommandations de produits basés sur le comportement de l'utilisateur.
iOS · Android · AI · ML
L'apprentissage automatique ouvre de nouveaux scénarios d'interaction. Nous intégrons l'IA pour que l'utilisateur ressente la magie, pas les ralentissements.
Reconnaissance d'objets, de visages, de texte (OCR), de codes-barres. ML Kit, Core ML et TensorFlow Lite pour l'inférence sur l'appareil — la caméra fonctionne comme un scanner hors ligne.
Chatbots basés sur LLM, analyse de sentiments, recherche sémantique. Nous intégrons OpenAI API, Google NLU et des modèles affinés personnalisés.
Personnalisation du contenu basée sur le comportement de l'utilisateur. Les modèles hybrides de filtrage collaboratif et basé sur le contenu augmentent la conversion de 20 à 40 %.
Modèles sur la puce de l'appareil — Neural Engine dans l'iPhone, NPU dans Android. La quantification permet de loger un réseau neuronal dans 5 à 10 Mo sans perte de précision.
L'IA dans une application mobile n'est pas seulement une tendance à la mode, mais un avantage concurrentiel. Les utilisateurs s'habituent à la personnalisation et ne reviennent pas aux applications qui ne s'adaptent pas à eux.
Intégrer le ML dans une application mobile est une tâche d'ingénierie complexe. Nous choisissons l'architecture optimale : sur l'appareil pour la vitesse, basée sur le cloud pour la complexité.
ML sur l'appareil (TensorFlow Lite, Core ML) — modèles sur le téléphone sans envoyer de données au serveur. Réponse instantanée et confidentialité totale.
Optimisation pour les processeurs mobiles — quantification FP16→INT8, compression à 5–10 Mo, 30+ images par seconde sur les appareils des générations précédentes.
Tests A/B de modèles — exécution parallèle de plusieurs versions de modèles ML avec comparaison de la précision et de la latence.
Services ML cloud — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Architecture hybride : sur l'appareil pour la vitesse, cloud pour la profondeur d'analyse.
Infrastructure ML — pipelines de données de la collecte à la surveillance de la dérive. MLOps avec réentraînement automatique et versioning.
Collecte et étiquetage des données — pipeline pour collecter les données d'entraînement à partir de l'application avec anonymisation et préparation à l'entraînement.
Les modèles d'IA ont besoin d'un backend puissant. Nous développons la partie serveur avec prise en charge de l'inférence ML et connectons l'API REST/GraphQL pour que le modèle communique avec l'application. Infrastructure prête pour l'IA à n'importe quelle échelle.
Commander une application IA signifie obtenir un produit où le ML n'est pas une fonction décorative, mais un moteur clé de valeur pour l'utilisateur.
Pipelines de données, entraînement et déploiement de modèles. MLOps avec surveillance des métriques et réentraînement automatique.
Exécution parallèle de plusieurs versions de modèles ML avec comparaison de la précision et des métriques commerciales.
Quantification en INT8, élagage, accélération matérielle via Neural Engine et NPU. Sans surchauffe ni décharge de la batterie.
L'IA dans une application mobile n'est pas une boîte noire. C'est un système d'ingénierie qui doit être rapide, précis et prévisible. Nous construisons exactement ces systèmes.