Je vais construire des réseaux de neurones graphiques dans Tensorflow et Pytorch

Les réseaux de neurones graphiques ont dépassé la simple classification. En 2026, la véritable valeur réside dans les transformers graphiques (plus performants pour les dépendances à longue portée) et dans les systèmes hybrides GNN-LLM combinant la structure du graphe avec le raisonnement linguistique pour GraphRAG, le raisonnement sur les graphes de connaissances et la gestion de données relationnelles à grande échelle. Je réalise les deux.

Ce que je propose :

• Modèles GNN et transformers graphiques personnalisés pour la classification de nœuds, liens ou graphes, utilisant GCN, GAT, GraphSAGE ou des architectures de transformers plus récentes, adaptés à vos données
• Hybrides GNN-LLM, pipelines GraphRAG et récupération structurée
• GNN génératifs pour la génération de molécules, la synthèse de réseaux, la création de données structurées
• Prétraitement des données, construction de graphes et réglages inclus dans la livraison

Impact réel : les entreprises intégrant la structure du graphe dans leurs systèmes de recommandation et de récupération ont constaté des gains majeurs en précision et des améliorations de performance multipliées par plusieurs par rapport aux approches plates et sans structure.

Pourquoi moi : avec une expérience en ML de production, j’évalue si votre problème nécessite des GNN, des transformers graphiques ou une solution hybride avant de commencer la réalisation.

Envoyez-moi vos données et votre objectif, je vous dirai ce qui convient le mieux.