Une IA de production, pensée pour les secteurs réglementés.
HADI AI MLOPS SOLUTIONS aide les équipes de la santé, de la finance et de l'entreprise à concevoir, déployer et faire passer à l'échelle des systèmes d'IA fiables, explicables et conçus pour tenir en production, du machine learning et de l'IA générative jusqu'au MLOps complet et à la gouvernance.
Données
Pipelines, validation et variables
Modèles
Entraînement, évaluation et réglage
RAG et agents
Ancrés dans vos documents, avec garde-fous
Déploiement
CI/CD, conteneurs, AWS et Azure
Supervision
Dérive, évaluation et gouvernance
L'écart entre une démo d'IA et un système digne de confiance.
Hadirou Tamdamba
Ingénieur IA/MLOps & entrepreneur tech | Solutions IA de bout en bout | GenAI, LLMOps & Cloud (AWS, Azure)
La plupart des initiatives d'IA s'enlisent au même endroit : un prototype prometteur qui ne devient jamais quelque chose sur quoi l'entreprise peut réellement s'appuyer. Combler cet écart exige à la fois rigueur scientifique et discipline d'ingénierie.
HADI AI MLOPS SOLUTIONS opère précisément à cette intersection, ancrée dans les mathématiques appliquées et la recherche évaluée par les pairs, livrée sous forme de systèmes testés, déployés et gouvernés.
- Évaluation de niveau recherche
- MLOps de bout en bout
- Gouvernance dès la conception
- Déploiement cloud-native
Des compétences qui couvrent tout le cycle de vie de l'IA.
Cinq pratiques, un fil conducteur : transformer des données complexes en résultats mesurables et dignes de confiance.
De vrais systèmes, en production.
Chaque mission en détail : problème, architecture, déploiement et valeur.
De la recherche à la production, avec méthode.
Un chemin reproductible qui garde l'IA honnête à chaque étape et la met entre les mains de ceux qui en ont besoin.
Cadrer le problème
On part du résultat métier et des contraintes, pas de la technologie. On évalue les données, la faisabilité et là où l'IA crée réellement de la valeur.
Modéliser avec rigueur
On construit et compare les modèles honnêtement, avec des métriques adaptées au problème. Évaluation de niveau recherche, reproductible par conception.
Industrialiser pour la production
On conteneurise, teste et enveloppe le modèle dans une API sécurisée avec CI/CD. C'est ce qui sépare une démo d'un système fiable.
Gouverner et passer à l'échelle
On ajoute supervision, documentation et gouvernance pour que le système reste fiable, explicable et conforme à mesure qu'il grandit.
Une crédibilité ancrée dans la science évaluée par les pairs.
Deux études publiées et évaluées par les pairs fondent une approche de l'IA guidée par les preuves, la même rigueur appliquée à chaque modèle qui atteint la production.
Schistosomiasis infection in Europe: A climate-driven public health challenge
Historiquement confinée aux régions tropicales et subtropicales, la schistosomiase (bilharziose) gagne aujourd'hui de nouvelles zones, en particulier le sud de l'Europe, à mesure que le changement climatique transforme les écosystèmes et permet aux escargots d'eau douce, hôtes du parasite, de prospérer. L'article examine cette émergence liée au climat comme un défi de santé publique.
Association between pesticide exposure and infertility of couples in the Boucle du Mouhoun region: A case-control study
Plusieurs pesticides agissent comme des perturbateurs endocriniens. Cette étude cas-témoins analyse la relation entre l'exposition aux pesticides et l'infertilité des couples dans la région de la Boucle du Mouhoun, apportant des données sur les déterminants environnementaux de la santé reproductive.
Un système d'IA qui doit atteindre la production ?
Parlons du problème que vous cherchez à résoudre et de la pertinence de l'IA pour le traiter. Pas de mots à la mode, juste une lecture technique honnête.