Services cloud et IA
Certifications de Tech Partners
Nous dynamisons votre activité grâce à une infrastructure cloud flexible et sécurisée, en vous accompagnant de la migration à l'optimisation.
Élevez votre entreprise grâce aux services cloud.
À l'ère de la transformation numérique rapide, la technologie cloud est indispensable pour rester compétitif. Les services cloud offrent l'infrastructure évolutive et sécurisée dont votre entreprise a besoin pour s'adapter rapidement à l'évolution des demandes du marché.
Que vous migriez vers la solution cloud, que vous optimisiez votre environnement actuel ou que vous mettiez en place une solution hybride, nos services de conseil complets vous aident à acquérir la flexibilité et l'agilité nécessaires pour prospérer.
Une plateforme Cloud apporte une évolutivité accrue, une rentabilité et une collaboration améliorée.
Nous sommes indépendants de toute technologie et travaillons avec toutes les infrastructures client, qu'elles soient cloud, hybrides ou sur site.
Partenaires Cloud
DATA & PARTENAIRES DE LA PLATEFORME IA
Partenaires média
Nos partenaires Cloud et IA.
Artefact est indépendant sur le plan technologique et nous collaborons avec les plus grands noms du secteur.
Artefact est un partenaire certifié pour les deux plateformes Google :
Plateforme Marketing Google (GMP) et Plateforme Cloud Google (GCP).
Voici SKAFF, notre plateforme open source d'accélérateurs IA.
SKAFF est composé de modules IA indépendants et réutilisables. On peut se représenter ces accélérateurs un peu comme des briques Lego, chaque élément remplissant une fonction spécifique, comme des connecteurs prêts à l'emploi, des bibliothèques ou des modèles.
Nous avons regroupé ces “ modules ” afin qu'ils puissent être réutilisés selon les besoins ; ils peuvent ainsi être configurés et assemblés efficacement par nos clients. Notre solution s'intègre parfaitement aux systèmes existants pour une évolutivité rapide et pour optimiser la puissance data.
Articles de blog Medium par nos experts en technologie
Détection des hallucinations dans les LLM, un token à la fois
Les grands modèles linguistiques sont étonnamment performants. Ils résument, traduisent, raisonnent et codent (mieux que moi). Mais contrairement à moi, ils sont également devenus tristement célèbres pour avoir inventé...
images
L'avenir d'Agentic AI reposera-t-il sur les graphes de connaissances ?
Alors que les entreprises s'empressent de mettre en œuvre le modèle AI, la plupart d'entre elles se rendent compte que leur infrastructure data n'a jamais été conçue pour le raisonnement autonome. Aujourd'hui, jusqu'à 80% des implémentations du modèle IA...
Enrichir l'expérience du bricolage : comment ADEO utilise l'IA pour relier contenu et savoir-faire
L'optimisation de l'assortiment est un processus essentiel dans le commerce de détail qui consiste à proposer le mélange idéal de produits pour répondre à la demande des consommateurs tout en tenant compte des nombreuses logistiques...
MotherDuck expliquée : comment la solution IA et d'analyse de nouvelle génération s'intègre à votre infrastructure Data
MotherDuck étend les capacités analytiques de DuckDB au modèle cloud en y ajoutant des fonctionnalités collaboratives, offrant ainsi des performances quatre fois supérieures à celles de BigQuery et permettant de réaliser des économies par rapport aux entrepôts de données traditionnels de type data grâce à...
Optimisation de l'assortiment avec des modèles de choix discrets en Python
L'optimisation de l'assortiment est un processus essentiel dans le commerce de détail qui consiste à proposer le mélange idéal de produits pour répondre à la demande des consommateurs tout en tenant compte des nombreuses logistiques...
L'alignement des préférences est-il toujours la meilleure option pour améliorer la traduction basée sur les grands modèles linguistiques ? Une analyse empirique
Les métriques neuronales pour l'évaluation de la traduction automatique (TA) sont devenues de plus en plus importantes en raison de leur meilleure corrélation avec les jugements humains par rapport aux métriques lexicales traditionnelles.
Choice-Learn : Modélisation de choix à grande échelle pour des contextes opérationnels à travers le prisme de l'apprentissage automatique
Les modèles de choix discrets visent à prédire les décisions de choix prises par les individus parmi un ensemble d'alternatives, appelé un assortiment. Les cas d'utilisation bien connus incluent la prédiction d'un...
L'ère du AI génératif : ce qui change
La multitude et la diversité des réactions suscitées par ChatGPT et d'autres modèles génératifs IA, qu'elles soient sceptiques ou enthousiastes, témoignent des changements qu'ils entraînent et de leur impact...
Comment Artefact a réussi à mettre au point un système de carrière à la fois équitable et simple pour les ingénieurs en informatique
Dans l’industrie technologique dynamique et en constante évolution d’aujourd’hui, une carrière peut souvent sembler un sentier sinueux à travers une forêt dense d’opportunités. Avec une évolution rapide...
Pourquoi vous avez besoin de LLMOps
Cet article présente LLMOps, une branche spécialisée fusionnant DevOps et MLOps pour gérer les défis posés par les grands modèles de langage (LLM)...
Libérer la puissance du LangChain Expression Language (LCEL) : de la preuve de concept à la production
LangChain est devenu l'une des bibliothèques Python les plus utilisées pour interagir avec les LLM en moins d'un an, mais LangChain était principalement une bibliothèque...
Comment nous avons procédé au rapprochement des identifiants de profil à l'aide de Treasure Data Unification et de SQL
Dans cet article, nous expliquons les défis liés au rapprochement des identités et présentons notre approche pour créer un identifiant de profil unifié sur la plateforme Customer Data, plus précisément...
