Contexte
Au sein d’un pôle Intelligence Artificielle, j’ai contribué à l’industrialisation et à l’évolution d’un modèle de cotation d’entreprises pour l’évaluation du risque de crédit.
- Données d’entreprises utilisées pour la cotation
- Données nécessaires au fonctionnement du modèle
Problème et enjeu
Le modèle devait être adapté aux contraintes techniques de l’environnement et exposé pour être exploité par d’autres composants.
Objectifs
- Adapter le modèle aux contraintes techniques.
- Faire évoluer les traitements et préparer les données.
- Exposer le modèle au moyen d’un webservice.
Intervention
J’ai contribué à l’adaptation et à l’évolution du modèle, à la préparation et à l’analyse des données, ainsi qu’au développement de son webservice.
- Adaptation du modèle et maintenance des traitements associés.
- Préparation et analyse des données en Python, Pandas et NumPy.
- Développement d’un webservice permettant d’exposer le modèle.
Résultat
Un modèle adapté à l’environnement technique, des traitements maintenus et un webservice permettant d’exposer le modèle.
Technologies
- Python
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- Matplotlib
- ONNX
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