À l'ère où l'IA est devenue un terme galvaudé, nous faisons le choix de nommer précisément ce que nous faisons. Nos interventions s'articulent autour de deux familles technologiques, aux méthodes et aux cadres de déploiement distincts. D'un côté le Machine Learning et le Deep Learning, de l'autre l'IA Générative et Agentique. Cette distinction conditionne les approches de modélisation et validation, le cadre réglementaire applicable et les infrastructures de mise en production.
Cadrer, concevoir, industrialiser, maîtriser.
Lamarck Group est un cabinet de conseil spécialisé autour de deux practices étroitement liées : une Practice Finance et une Practice Data & IA. La Practice Data & IA conçoit, industrialise et met en production des solutions d'intelligence artificielle dans un cadre réglementaire maîtrisé. Nos consultants affichent une expérience moyenne de dix ans. Notre maîtrise métier nous permet de parler le langage des équipes opérationnelles autant que celui des équipes IT, et de tenir la chaîne complète, du cadrage jusqu'au monitoring en production.
Identifier vos cas d'usage pertinents, puis les éprouver par des Proof of Value (POV) : qualifier le problème, définir des objectifs mesurables, valider faisabilité technique et bénéfice attendu avant tout engagement lourd, et arbitrer sur des résultats tangibles.
Concevoir, entraîner et valider des modèles prédictifs au service de vos métiers. Nous couvrons l'ensemble du cycle de modélisation, de la préparation des données à la validation, avec une exigence particulière sur l'interprétabilité et l'explicabilité des résultats.
Exploiter les LLM au service de vos cas d'usage : RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour ancrer les réponses dans votre documentation, fine-tuning de modèles pour les adapter à votre domaine. Nous concevons ces architectures avec une attention à la maîtrise des coûts et à la traçabilité des réponses.
Automatiser des processus complexes par des agents IA capables d'orchestrer plusieurs outils pour mener une tâche de bout en bout, avec la traçabilité des enchaînements exécutés.
Faire passer un cas d'usage du prototype à la production. Développement et expérimentation puis déploiement sur une architecture robuste (CI/CD, conteneurisation), avec un focus sur la supervision continue de la performance et de la dérive des modèles pour garantir leur maintenabilité, et intégration dans les systèmes d'information existants.
Accompagner la transformation des organisations : conduite du changement, montée en compétences et appropriation opérationnelle par des équipes concernées.
