Agence machine learning
Nous réussissons 100% de nos projets IA.
Entrepreneurs, nous avons transformé et scalé nos entreprises grâce à l'IA. Aujourd'hui, notre équipe aide les entreprises à transformer leurs données historiques en modèles prédictifs qui tournent en production.
Stratégie - Architecture - Développements IA - Post-training
Automatisations - Agents - Formation
Notre track record de projets réussis et déployés
Découvrez nos 50 clients
Ils nous font confiance
C’est une vraie chance qu’on a avec ce programme BPI. Et c’est une vraie chance d’avoir Kayro aujourd’hui avec nous. On va vraiment appliquer l’IA sur des cas très concrets, individualisés et qui permettent d’embarquer tout le monde.
La qualité des experts est remarquable. C’est fluide, professionnel, l'équipe s'est immédiatement approprié le projet.
Un sujet neuf et complexe, nous ne savions pas par où commencer. Nous sommes très satisfaits, et continuons d'avancer avec Kayro !
Le diagnostic est très bien mené, on a un retour positif et enthousiaste des équipes. Tout le monde s’est retrouvé dans la restitution, alors que notre métier est complexe. Très positif.
Une compréhension rapide des besoins, une réactivité sans faille et une approche qui s’adapte parfaitement à notre rythme. Ultra efficace !
Grâce à l’accompagnement de Kayro, nous économisons chaque mois plus de 200 heures (soit près de 6 jours de travail) sur la rédaction et la traduction de nos contenus. L’usage de l'IA nous a non seulement permis d’accélérer la production d’articles de qualité, mais aussi de former rapidement nos nouvelles recrues à un métier complexe.
On voit la différence avec des consultants, vous mettez vraiment les mains dans le cambouis. Votre approche produit change la donne, vous préférez ne pas développer de features non utiles pour faire économiser de l’énergie au client. On a une vraie relation de confiance.
Une agence de 20 + un réseau de 50 entrepreneurs et experts qui repensent le travail par le machine learning
Co-founder mindset
Nous challengeons vos choix comme si nous étions associés. Vous évitez les consensus mous et autres dérives décisionnelles.
Pas de temps morts
Nous comprenons des process métiers complexes très rapidement, et ne perdons pas de précieux mois à "cadrer".
Bulldozers, nous savons faire
Qualité des données, contraintes IT, complexité métier : nous connaissons les pièges, savons où ça casse et comment réparer.
Notre ADN ? C’est l’efficacité, la précision et un brin de rébellion.
Fondé par une équipe d'entrepreneurs dans l’IA et d'experts du conseil, Kayro incarne la fusion explosive de la tech, du business et de l'exécution. Pas de jargon, pas de PowerPoint interminables. "We get shits done".
Depuis 10 ans, nos experts créent des IA qui cartonnent – Golem.ai, Arkhn, Kinetix, Buster AI, HomeByMe, Ocus, Ornicar, Bloom… – et collaborent avec les plus grands instituts de recherche (Stanford, Oxford, Institut Pasteur, CNRS, Inria).
Nous ne suivons pas le mouvement. Nous challengeons, avec bienveillance mais sans complaisance. Et nous réinventons.
Bienvenue dans notre univers.
Vos données évoluent sans cesse. Vos modèles aussi.
Catalyseurs du changement, nous transformons vos historiques en prévisions et en scores utilisés chaque jour par vos équipes, et nous guidons nos clients pour décider avant leur marché.
Très rapidement.
Nos services de machine learning pour les entreprises
Identification des cas d'usage prédictifs
85% de réduction du temps passé sur les tâches manuelles pour améliorer la qualité de vie des équipes.
Détection de tâches à fort impact à confier à l’IA : opérations, finance, juridique, commerce, logistique, retail et e-commerce.
Déploiement de la solution IA
La plupart des modèles ne quittent jamais l'environnement d'expérimentation. 80 % de nos déploiements sont rentables dès la première année.
Mise en production, suivi des dérives et réentraînement, avec une amélioration continue grâce aux retours de vos équipes.
Intégration au SI
Temps d'exécution divisé par 3 et réduction du taux d'erreur de 20 % sur des processus complets.
Scores et prévisions intégrés dans vos systèmes (CRM, ERP, outil de planification, bases de données, tableaux de bord) et formation de vos équipes.
Transformez votre monde avec les technologies Kayro
Automatiser le support client avec un chatbot
Vérifier les contrats et documents juridiques
Automatiser la réponse aux appels d'offres
Identifier des prospects et les contacter automatiquement
Réconciliez paiements et factures avec précision pour éviter les écarts
Rechercher des informations dans un grand volume de documents
L'avance se prend maintenant
Disrupter son marché avant d'être disrupté
FAQ
Machine learning ou IA générative : lequel pour votre besoin ?
Les deux relèvent de l'intelligence artificielle, mais ils ne répondent pas à la même question.
Le machine learning prédit à partir de vos chiffres. Il apprend sur un historique structuré, ventes, capteurs, transactions, tickets, et produit une valeur : une prévision, un score, une probabilité, une alerte. Son résultat se mesure précisément, et il reste stable d'une exécution à l'autre.
L'IA générative traite le langage et les documents. Elle lit un contrat, résume un échange, rédige une réponse, extrait des informations d'un PDF. Elle excelle sur le texte libre, moins sur la prévision chiffrée.Les deux se combinent souvent : un modèle prédictif détecte le client à risque, un agent IA prépare l'argumentaire de rétention pour le commercial.Pourquoi choisir Kayro comme agence machine learning ?
Kayro a déployé plus de 120 projets IA dans 80 entreprises françaises et européennes, avec un engagement constant : vous payez le résultat livré, pas le temps passé. Le risque de livraison reste de notre côté, et 80 % de nos déploiements sont rentables dès la première année.
- La production, pas le notebook. Un modèle qui reste dans un environnement d'expérimentation ne rapporte rien. Nos modèles tournent dans vos systèmes, avec un suivi des dérives.
- Une ligne de base avant tout. Chaque modèle se compare à la méthode actuelle, règle métier, tableur ou moyenne historique. S'il ne la bat pas nettement, nous le disons.
- Jamais plus de complexité que nécessaire. Une régression bien construite bat souvent un réseau de neurones mal alimenté. Nous choisissons le modèle le plus simple qui atteint l'objectif.
- Un mindset de co-fondateur. Nous challengeons la question posée avant de construire la réponse.
Le code, les modèles entraînés, les pipelines de données et la documentation vous appartiennent.Les cas d'usage du machine learning qui rapportent
Prévision de la demande et des volumes : prévoir les ventes par référence, par site et par semaine, en intégrant saisonnalité, promotions, météo ou calendrier. Le gain se lit en stocks réduits, en ruptures évitées et en plannings mieux dimensionnés.
Scoring client (churn, appétence, risque) : identifier les clients à risque de départ, les prospects les plus susceptibles de signer, ou le risque d'impayé. Le score remonte dans le CRM, là où vos commerciaux travaillent, avec les facteurs qui l'expliquent. Voir notre cas client : détecter les clients à risque.
Maintenance prédictive : anticiper la panne à partir des données de capteurs, des journaux d'intervention et des conditions d'exploitation. Les interventions passent d'un calendrier fixe à un déclenchement sur signal, avec moins d'arrêts non planifiés. La méthode complète figure dans notre guide de la maintenance prédictive par l'IA.
Détection d'anomalies et de fraude : repérer la transaction, la facture ou la mesure qui sort de la norme : doublon de paiement, écart de consommation, saisie incohérente. L'alerte arrive à une personne nommée, avec le contexte pour décider. Voir notre cas client : détecter automatiquement la fraude à l'inscription.
Vision par ordinateur : contrôle qualité visuel sur ligne de production, lecture de compteurs, inventaire par image, analyse de photos de chantier. Le modèle signale, l'opérateur confirme.
Optimisation et planification : affecter équipes, véhicules et matériels sous contraintes, optimiser des tournées, dimensionner des capacités. Le machine learning prévoit la demande, l'optimisation calcule le meilleur plan pour y répondre. Voir notre cas client : optimiser la planification de production industrielle.Notre méthode, du cadrage à la production
1. Cadrer la décision. Quelle décision le modèle doit-il améliorer, qui l'utilise, à quel moment ? Quel gain chiffré justifie le projet ? Un modèle sans décision associée reste une curiosité.
2. Auditer les données. Historique disponible, profondeur, qualité, fuites d'information, biais. Cette étape décide de la faisabilité. Voir notre audit IA.
3. Établir la ligne de base. Mesurer la performance de la méthode actuelle sur la même période. C'est la barre à franchir.
4. Modéliser et évaluer. Plusieurs approches testées sur des données jamais vues à l'entraînement, avec des métriques métier, pas seulement statistiques : euros économisés, pannes évitées, faux positifs acceptables.
5. Mettre en production. Pipeline de données automatisé, modèle exposé à vos systèmes, résultats visibles dans les outils de vos équipes.
6. Superviser et réentraîner. Suivi de la qualité des prédictions et de la dérive des données, alertes, réentraînement planifié. Un modèle se dégrade quand le monde change, et le dispositif le détecte avant vos utilisateurs.Ce qu'il faut pour réussir un projet de machine learning
- Un historique suffisant. Quelques mois au minimum pour un scoring, souvent deux à trois ans pour une prévision saisonnière. Des événements rares, comme les pannes, demandent assez d'exemples pour apprendre.
- Une cible bien définie. « Client perdu » se définit précisément : résiliation, inactivité de 90 jours, baisse de 50 % du volume.
- Un propriétaire métier. Il valide les sorties, arbitre les seuils et porte l'usage du modèle dans l'équipe.
- Une intégration prévue dès le départ. Le score doit apparaître là où la décision se prend, pas dans un tableau de bord consulté une fois par mois.Explicabilité, biais et conformité
Un modèle qui influence une décision sur une personne, crédit, recrutement, tarification, doit pouvoir s'expliquer. Nous livrons les facteurs qui pèsent sur chaque prédiction, nous mesurons les écarts de performance entre groupes, et nous documentons les données d'entraînement.
Côté réglementation, le RGPD encadre les décisions individuelles automatisées et impose minimisation et information des personnes. L'AI Act classe certains usages, notamment l'évaluation de la solvabilité et le recrutement, parmi les systèmes à haut risque, avec des obligations de documentation, de gestion des risques, de qualité des données et de supervision humaine. Nous situons chaque projet dans cette classification au cadrage.Combien de temps pour mettre un modèle en production ?
Six à douze semaines pour un modèle de scoring ou de prévision intégré au CRM ou à l'ERP. Deux à six mois pour un projet de maintenance prédictive ou de vision par ordinateur, qui implique des capteurs, des images ou des données industrielles à préparer.Qu'est-ce qu'une agence machine learning ?
Une agence machine learning conçoit, entraîne et met en production des modèles qui apprennent de vos données historiques pour prévoir, classer, scorer ou détecter. Elle couvre la chaîne complète : cadrage de la décision, préparation des données, modélisation, intégration à vos systèmes et suivi dans le temps.Combien de données faut-il pour un projet de machine learning ?
Cela dépend du cas d'usage. Quelques milliers d'exemples suffisent souvent pour un scoring client. Une prévision saisonnière demande en général deux à trois ans d'historique. Une détection de pannes demande assez d'événements de panne pour apprendre. L'audit des données tranche la faisabilité avant tout développement.Quelle différence entre machine learning et IA générative ?
Le machine learning prédit une valeur à partir de données structurées : une prévision, un score, une probabilité. L'IA générative traite le langage et les documents : lire, résumer, rédiger, extraire. Les deux se combinent fréquemment dans un même projet.Combien de temps pour mettre un modèle en production ?
Six à douze semaines pour un modèle de scoring ou de prévision intégré au CRM ou à l'ERP. Deux à six mois pour un projet de maintenance prédictive ou de vision par ordinateur, qui implique des capteurs, des images ou des données industrielles à préparer.Peut-on expliquer les décisions d'un modèle ?
Oui. Nous livrons les facteurs qui pèsent sur chaque prédiction, par exemple les trois raisons principales d'un score de churn élevé. Cette explicabilité facilite l'adoption par les équipes et devient obligatoire lorsqu'une décision touche une personne.Faut-il une équipe data en interne ?
Non pour la construction. Un propriétaire métier suffit pour valider les sorties et arbitrer les seuils. Pour la durée, un référent interne, même non spécialiste, suit les indicateurs et relaie les besoins d'évolution. Nous formons ce référent pendant le projet.
