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Je vais concevoir des modèles d'apprentissage automatique et de prévision en python
Data Scientist, ingénieur RAG et LLM
Data Scientist et ingénieur en IA, basé à Paris, avec deux masters en IA (Université du Luxembourg et DataScienceTech Institute) et une certification Neo4j.
Je couvre toute la chaîne de traitement : ...
À propos de ce service
Un modèle qui ne peut pas surpasser une simple référence est pire que l’absence de modèle, car il donne l’impression de progrès. Je vérifie cela en premier, et je vous dis si la réponse est non.
J’ai développé des prévisions de demande et des stratégies de tarification dynamique pour un revendeur de véhicules dans plusieurs régions, ainsi que des modèles prédictifs sur des données bancaires principales dans une banque privée au Luxembourg.
CE QUE VOUS RECEVEZ
Vos données nettoyées, avec les problèmes identifiés plutôt que simplement corrigés en silence
Le bon modèle pour le problème : prévision, classification, régression ou clustering
Précision mesurée sur une période de test par rapport à une référence naïve, pour que vous voyiez la vraie erreur, pas une simple affirmation
Explication claire de ce qui influence les prédictions
Sortie Excel, Power BI ou API que votre équipe peut utiliser sans toucher à Python
Code commenté et explication étape par étape
STACK
Python, scikit-learn, XGBoost, Prophet, ARIMA, PyTorch, Pandas, SQL, Power BI.
POURQUOI MOI
Deux masters en IA. Prévisions, tarification et analyses bancaires livrées pour de vrais clients, pas seulement des notebooks.
AVANT DE COMMANDER
Envoyez-moi un échantillon de vos données et indiquez-moi quelle décision elles doivent éclairer. Certains jeux de données ne sont pas prêts à être modélisés, et je préfère le dire plutôt que de prendre la commande.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De combien de données ai-je besoin ?
Pour la prévision, deux années complètes d'historique permettent au modèle de distinguer la saisonnalité de la tendance ; entre douze et dix-huit mois, cela peut encore fonctionner avec des intervalles de confiance plus larges. Pour la classification, quelques milliers de lignes étiquetées constituent une base raisonnable. Envoyez un échantillon et je vous dirai honnêtement ce qui est réalisable.
Quelle sera la précision du modèle ?
Cela dépend de vos données, et toute personne qui donne un chiffre sans les voir est en train de deviner. Ce à quoi je m'engage, c'est à mesurer cela correctement : je réserve une période récente que le modèle ne voit jamais, je la prédis, puis je compare l'erreur réelle à une ligne de base naïve. Si le modèle ne peut pas surpasser cette ligne de base, je le dirai.
Dans quel format dois-je envoyer mes données ?
Excel, CSV ou une connexion directe à une base de données, tout fonctionne. Il n'est pas nécessaire que ce soit propre ; des exports désordonnés sont normaux et le nettoyage fait partie du travail. Dites-moi ce que chaque colonne signifie, ou envoyez toute documentation existante, et je travaillerai à partir de cela.
Ai-je besoin de connaître Python pour l’utiliser ?
Non. Les livrables sont en Excel, Power BI ou via une API, afin que votre équipe utilise déjà les outils qu'elle connaît. Le code commenté accompagne le tout au cas où vous voudriez l'intégrer en interne plus tard, mais rien dans l'utilisation du résultat ne nécessite de le manipuler.
Le modèle peut-il continuer à fonctionner avec de nouvelles données ?
Oui. La version premium inclut un pipeline de rafraîchissement qui récupère de nouvelles données et régénère les prédictions selon un calendrier, pour que les résultats restent à jour sans que personne n'ait besoin de relancer quoi que ce soit. Je peux le livrer sous forme de script programmé, de conteneur Docker ou de tâche AWS, selon votre configuration.
