Cloud Data & AI

Services d'ingénierie des données et d'IA/ML

Services d'ingénierie des données et d'IA/ML, y compris les pipelines de données, les entrepôts de données, les architectures lakehouse et la mise en place de plateformes de machine learning sur les fournisseurs de cloud.

Commencer

75+

Pipelines de Données construits

45%

Économies Moyennes

10PB+

Données Traitées

99.5%

Précision du Modèle

Catégorie de service

Ingénierie des Données & IA

Idéal pour

Entreprises construisant des pipelines de données, des entrepôts de données, des plateformes ML, ou ayant besoin de moderniser leur infrastructure de données pour l'analyse et l'IA.

Chronologie

4 – 12 semaines

Pourquoi choisir MicrocosmWorks pour l'ingénierie des données et l'IA/ML ?

Les données n'ont de valeur que lorsqu'elles circulent de manière fiable, sont correctement transformées et atteignent les bons systèmes au bon moment. Notre équipe d'ingénierie des données construit l'infrastructure fondamentale — pipelines, entrepôts, lakehouses et plateformes ML — qui permet à votre organisation de prendre des décisions basées sur les données et de déployer des modèles d'IA à l'échelle sur AWS, GCP ou Azure.

Nos capacités en ingénierie des données et IA/ML

Développement de Data Pipelines — Construire des pipelines ETL/ELT fiables utilisant Airflow, dbt, Spark ou des services cloud-native qui traitent les données à n'importe quelle échelle.
Data Warehouse & Lakehouse — Concevoir des plateformes de données modernes sur Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks avec une modélisation et une gouvernance appropriées.
Streaming en Temps Réel — Implémenter des architectures événementielles utilisant Kafka, Kinesis ou Pub/Sub pour l'analyse en temps réel et le service de fonctionnalités ML.
Mise en Place de Plateformes ML — Construire des plateformes MLOps avec suivi d'expériences, registres de modèles, feature stores et pipelines d'entraînement automatisés.
Qualité des Données & Gouvernance — Implémenter des contrôles de qualité des données, le suivi de la lignée, le catalogage et les contrôles d'accès pour des données fiables et conformes.
Déploiement de Modèles d'IA — Déployer des modèles ML en production avec une infrastructure de service, des tests A/B, de la surveillance et des pipelines de réentraînement automatisés.
Infrastructure Analytique — Mettre en place des outils BI, des tableaux de bord et des analyses en libre-service pour les équipes commerciales avec des couches sémantiques appropriées.

Stack Technologique Données & IA

Nous construisons des plateformes de données en utilisant Apache Spark, Airflow, dbt, Kafka et Flink pour le traitement et l'orchestration. Pour le stockage, nous travaillons avec Snowflake, BigQuery, Redshift, Delta Lake et Iceberg. Notre stack ML inclut MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI et des plateformes personnalisées construites sur Kubernetes avec support GPU pour l'entraînement et l'inférence.

À qui s'adresse ce service

Ce service s'adresse aux entreprises qui ont besoin de construire ou de moderniser leur infrastructure de données — des startups mettant en place leur premier pipeline d'analyse aux grandes entreprises construisant des plateformes ML. Si votre équipe est confrontée à des silos de données, des pipelines peu fiables ou des difficultés à déployer des modèles ML, nous fournissons l'expertise en ingénierie pour résoudre ces défis.

Notre processus

Découverte

Évaluer vos sources de données, l'infrastructure actuelle, les besoins d'analyse et les objectifs ML/IA.

Architecture

Concevoir l'architecture de la plateforme de données avec la topologie des pipelines, les couches de stockage et l'infrastructure ML.

Implémentation

Construire des pipelines de données, déployer des entrepôts, configurer des plateformes ML et mettre en place la surveillance.

Optimisation

Ajuster les performances des requêtes, optimiser les coûts des pipelines, implémenter des contrôles de qualité des données et valider les modèles ML.

Opérations

Passer le relais avec la documentation, former les équipes de données et fournir un support continu pour la fiabilité des pipelines.

Pile technologique

Traitement des Données

Apache SparkAirflowdbtFlink

Stockage

SnowflakeBigQueryRedshiftDelta Lake

Plateformes ML

MLflowSageMakerVertex AIKubeflow

Streaming

KafkaKinesisPub/SubSpark Streaming

Industries que nous servons

E-commerceServices FinanciersSantéMédiasCommerce de DétailLogistiqueTélécomsFabrication

Prêt à construire votre plateforme de données et d'IA ?

Laissez nos ingénieurs de données construire des pipelines fiables et une infrastructure ML qui transformeront vos données en un avantage concurrentiel.

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Questions fréquemment posées

Nous construisons des pipelines de données de bout en bout pour les workflows ML, incluant le feature engineering, les pipelines de data labeling, la gestion des training data, les feature stores, et la validation automatisée de la qualité des données (automated data quality validation) pour garantir que vos modèles sont alimentés avec des données propres et fiables.

Nos services d'ingénierie de données et de développement de pipelines AI/ML sont disponibles entre 30 et 50 $ de l'heure, les tarifs variant en fonction de la complexité de votre infrastructure de données et des exigences de votre workflow ML.

Oui, nous implémentons des feature stores en utilisant des outils comme Feast, Tecton, ou des solutions personnalisées basées sur Redis et BigQuery, permettant à votre équipe ML de partager, découvrir et servir des features de manière cohérente entre le training et l'inference.

Nous mettons en œuvre une validation automatisée des données (automated data validation) à l'aide de Great Expectations ou Deequ, l'application de schémas (schema enforcement), la détection de dérive (drift detection) et le profilage statistique (statistical profiling) à chaque étape du pipeline pour détecter les problèmes de qualité des données avant qu'ils ne dégradent les performances du modèle (model performance).

Oui, nous construisons des pipelines MLOps complets incluant le model versioning avec MLflow, des déclencheurs de réentraînement automatisés (automated retraining triggers), une infrastructure de tests A/B (A/B testing infrastructure), et le model serving sur Kubernetes avec autoscaling basé sur la charge d'inference (inference load).

Développement de Data Pipelines — Construire des pipelines ETL/ELT fiables utilisant Airflow, dbt, Spark ou des services cloud-native qui traitent les données à n'importe quelle échelle.
Data Warehouse & Lakehouse — Concevoir des plateformes de données modernes sur Snowflake, BigQuery, Redshift ou Databricks avec une modélisation et une gouvernance appropriées.
Streaming en Temps Réel — Implémenter des architectures événementielles utilisant Kafka, Kinesis ou Pub/Sub pour l'analyse en temps réel et le service de fonctionnalités ML.
Mise en Place de Plateformes ML — Construire des plateformes MLOps avec suivi d'expériences, registres de modèles, feature stores et pipelines d'entraînement automatisés.
Qualité des Données & Gouvernance — Implémenter des contrôles de qualité des données, le suivi de la lignée, le catalogage et les contrôles d'accès pour des données fiables et conformes.
Déploiement de Modèles d'IA — Déployer des modèles ML en production avec une infrastructure de service, des tests A/B, de la surveillance et des pipelines de réentraînement automatisés.
Infrastructure Analytique — Mettre en place des outils BI, des tableaux de bord et des analyses en libre-service pour les équipes commerciales avec des couches sémantiques appropriées.