Chez BIOTECHABITAT, le machine learning n’est pas un catalogue d’algorithmes. C’est un enchaînement précis : comprendre la décision à éclairer, mesurer la qualité des données, choisir une famille de modèles adaptée, puis prouver que le résultat reste stable quand les conditions changent.
Nous intervenons aussi bien sur des séries temporelles industrielles que sur des dossiers clients, des mesures laboratoire ou des historiques financiers. L’objectif reste le même : un modèle lisible pour vos équipes, versionné, et raccordé à vos outils.
Ce que l’on met en place
Prévision de demande, scoring de risque, détection d’anomalies, ranking, classification multi-classes, modèles de survie… Selon le cas, on reste sur des méthodes statistiques robustes ou on passe à du deep learning (réseaux denses, convolutifs, architectures séquentielles).
Chaque livrable inclut : jeu d’entraînement documenté, protocole de validation, métriques choisies avec le métier (pas seulement l’accuracy), et un rapport d’erreurs pour savoir où le modèle se trompe encore.
Comment on travaille avec vos données
On commence souvent par un audit « honnête » : volume utile, biais évidents, fuites de cible, saisonnalité. Si le jeu est trop pauvre, on le dit — mieux vaut un modèle simple et fiable qu’un réseau sur-entraîné sur 800 lignes.
Quand c’est pertinent, on met en place un pipeline de feature engineering reproductible (scripts versionnés, tests unitaires sur les transformations). Rien n’est « fait à la main dans un notebook oublié ».
Industrialisation
Un modèle qui marche sur la machine d’un data scientist ne suffit pas. On prépare le packaging (API, batch, edge selon le besoin), le monitoring des performances et un plan de réentraînement. Vous gardez la main sur le calendrier de mise à jour.