Nous guidons vos équipes produit pour intégrer la personnalisation, la recherche sémantique, la modération et les recommandations, sans vous perdre dans la théorie. Cap sur la valeur livrée et la maintenabilité.
SYNTHÉVOLT est un studio spécialisé dans le machine learning appliqué aux applications web et mobiles. Nous traduisons des cas d’usage métier en fonctionnalités concrètes : recommandations, recherche enrichie, systèmes de scoring, modération et automatisation intelligente des workflows.
Nous travaillons avec des éditeurs SaaS, des scale-ups et des équipes digitales d’entreprises établies. Notre rôle : clarifier les priorités, choisir une approche réaliste, concevoir une architecture que vos développeurs peuvent maintenir, et accompagner jusqu’au déploiement continu des modèles.
Notre offre combine contenu structuré, sessions en direct, audits ciblés et accompagnement de vos sprints. Vous conservez la maîtrise technique, nous apportons la méthodologie, les patterns éprouvés et la culture de la mesure.
Découvrir notre histoire
Chaque module, atelier et prestation de conseil répond à un objectif simple : mettre en production des fonctionnalités pilotées par le machine learning avec un impact mesurable sur votre produit.
Nous partons de vos indicateurs de réussite (rétention, conversion, valeur vie client, temps opérateur) et remontons jusqu’aux données et aux modèles. Les décisions algorithmiques sont toujours reliées à un KPI produit clair.
Pas besoin de tout réécrire. Nous nous greffons sur vos APIs, vos services et vos pipelines. Les exemples de code sont adaptés aux environnements Node, Python, mobile et infra cloud courants.
Guides d’intégration, squelettes de services, modèles de monitoring et checklists de déploiement deviennent des artefacts partagés par votre équipe développement, data et produit.
En plus du programme structuré, vous pouvez activer une mission de conseil, un audit de vos projets ML existants ou un accompagnement ponctuel lors d’un lancement critique.
SYNTHÉVOLT combine apprentissage structuré, accompagnement projet et ressources documentées pour rendre vos initiatives machine learning durables, auditées et compréhensibles par l’ensemble des parties prenantes.
Nous fournissons des canevas de conception clairs pour décrire les signaux utilisés, les contraintes de latence, les scénarios d’échec et les mécanismes de repli. L’objectif : des architectures compréhensibles, validées avec l’équipe produit avant la première ligne de code.
Les modèles ne sont pas figés. Nous aidons vos équipes à définir des métriques de qualité, des seuils d’alerte, des tableaux de bord lisibles et des boucles de retour utilisateur pour détecter la dérive des données et ajuster les modèles de façon maîtrisée.
Nous intégrons d’emblée la question de la confidentialité, de la minimisation des données et de la traçabilité des modèles. Les recommandations incluent des patrons d’anonymisation, de gestion des consentements et de documentation des choix algorithmiques.
Nous combinons un parcours pédagogique clair avec un processus de collaboration simple pour votre équipe. Chaque étape est cadrée, avec des livrables concrets et des points de décision explicites.
Premier contact : un appel pour comprendre votre produit, vos objectifs métier, vos contraintes techniques et votre calendrier. Nous filtrons les idées ambitieuses mais irréalistes pour garder des chantiers atteignables.
Analyse : audit raccourci de vos données, de votre architecture et de vos expérimentations existantes. Nous identifions les leviers rapides, les dépendances critiques et les risques à documenter.
Planification : co-construction d’un plan sur quelques semaines, avec modules à suivre, ateliers à planifier et livrables attendus par sprint. Ce plan inclut les décisions de stack et de déploiement.
Retours & ajustements : cycles courts de démonstration, de feedback métier et d’ajustement des modèles. Les apprentissages sont documentés pour faciliter la montée en compétence durable de l’équipe.
Le parcours combine des sessions de formation pour vos développeurs, des ateliers de cadrage pour l’équipe produit et, si souhaité, une mission de conseil plus approfondie sur l’architecture de données et d’inférence.
Comprendre comment transformer les idées produit en problèmes d’apprentissage, évaluer la faisabilité à partir des données disponibles et poser les bons garde-fous de complexité.
Passer des notebooks et scripts isolés à des services robustes, versionnés et observables, prêts à être intégrés dans vos APIs existantes ou vos applications mobiles.
Optimiser les performances, maîtriser les coûts d’inférence, organiser les déploiements et définir des pratiques de gouvernance raisonnables pour vos modèles en production.
Notre modèle économique est transparent : un programme principal par équipe, des packs d’accompagnement autour d’un cas d’usage prioritaire et des missions d’audit ou de conseil facturées à la mission. Tous les échanges commerciaux aboutissent sur un devis détaillé avant engagement.
Les retours de nos clients convergent : plus de sérénité dans les décisions, une meilleure compréhension des risques et une accélération visible entre la première idée et la fonctionnalité en production.
« Nous avons enfin pu connecter nos expérimentations ML à des objectifs produit précis. L’équipe ne se perd plus dans des prototypes jetables : chaque itération mène à un test mesurable dans l’application. »
« Le programme nous a donné un langage commun pour discuter des modèles entre data, dev et produit. Les ateliers de revue d’architecture nous ont évité plusieurs impasses coûteuses. »
« Nous avons intégré un système de recommandations sans dégrader la vitesse de nos pages ni notre budget d’infrastructure. Les consultants ont su adapter leurs propositions à nos contraintes très concrètes. »
Nous structurons les projets autour de métriques avant même d’écrire les premières lignes de code. Cela permet à vos équipes de communiquer clairement les résultats, y compris aux fonctions non techniques.
Priorisation dynamique des offres en fonction des comportements précédents et des contraintes de disponibilité, avec suivi continu des effets sur la conversion et la satisfaction.
Mise en place d’un moteur de recommandation prenant en compte la diversité des contenus et les signaux de qualité, avec garde-fous pour éviter la sur-optimisation à court terme.
Automatisation de la classification et de la priorisation des demandes internes, avec des interfaces claires pour corriger et améliorer les modèles au fil du temps.
Avant de créer SYNTHÉVOLT, nos fondateurs ont piloté des initiatives data et machine learning dans des contextes de croissance soutenue. L’entreprise est le prolongement naturel de ces expériences, avec un objectif clair : rendre les fonctionnalités pilotées par ML réellement exploitables par les équipes produit.
Notre vision : une utilisation du machine learning au service de la clarté produit, de la responsabilité envers les utilisateurs et de la confiance à long terme avec vos équipes.
Dire non aux projets spectaculaires mais irréalistes fait partie de notre travail. Nous préférons un cas d’usage modeste, bien aligné avec vos métiers, à un projet difficile à maintenir qui fragilise votre produit.
Nous documentons les hypothèses, les sources de données, les métriques et les risques de chaque fonctionnalité. Vos équipes restent maîtres du système, même lorsque la collaboration se termine.
L’objectif n’est pas de vous rendre dépendants, mais de renforcer vos équipes. Les modules, ateliers et audits sont pensés pour que vos développeurs et vos product managers gagnent en autonomie.
Nous filtrons les approches qui dégradent la confiance, amplifient inutilement les biais ou rendent vos interfaces opaques pour les utilisateurs. Les modèles doivent améliorer l’expérience, pas la rendre incompréhensible.
Nous renforçons régulièrement l’équipe avec des profils techniques et produit capables de dialoguer à la fois avec les développeurs, les data scientists et les directions métier. Les missions alternent travail de fond sur les programmes et interventions ciblées auprès de nos clients.
Vous accompagnez des équipes produit dans la conception et l’implémentation de fonctionnalités pilotées par ML, avec un focus sur l’intégration dans des architectures déjà en place.
Envoyer une candidature spontanéeVous aidez nos clients à prioriser les cas d’usage, à concevoir des métriques pertinentes et à articuler les enjeux de gouvernance et de responsabilité autour de leurs projets ML.
Échanger sur le posteVous créez des exemples de code, des ateliers et des ressources pédagogiques qui rendent nos approches accessibles aux développeurs d’applications web et mobiles.
Proposer une collaborationSi vous ne trouvez pas la réponse à votre question, écrivez-nous directement. Nous préférons clarifier les attentes tôt plutôt que de vous orienter vers une offre qui ne correspond pas à votre situation.
Nos programmes et prestations ciblent les équipes produit et développement qui possèdent déjà une application en production (web ou mobile) et souhaitent y intégrer des fonctionnalités pilotées par ML. Nous ne sommes pas une formation généraliste pour débuter en programmation.
Ce n’est pas obligatoire. Nous travaillons aussi bien avec des équipes qui disposent d’un pôle data qu’avec des organisations où les développeurs applicatifs prennent le lead sur les projets ML, avec notre accompagnement et, si nécessaire, des partenaires spécialisés.
Un premier cycle s’étend généralement sur 6 à 10 semaines, selon la taille de votre équipe et l’ambition du cas d’usage. Les packs projet incluent un rythme d’ateliers défini à l’avance et des points d’étape pour ajuster si besoin.
Chaque mission fait l’objet d’une proposition détaillée, avec un périmètre clair, un calendrier indicatif et un tarif forfaitaire. La facturation peut être échelonnée selon les jalons et suit le droit belge. Un acompte est généralement demandé au démarrage.
Oui. Notre offre d’audit permet d’obtenir un avis indépendant sur vos projets ML existants, sans engagement sur le programme complet. Nous pouvons ensuite, si vous le souhaitez, prolonger la collaboration en coaching ou en accompagnement de déploiement.
Non. Même si notre siège est à Bruxelles, nous accompagnons des équipes dans plusieurs pays européens. Les ateliers se déroulent à distance ou sur site, selon les besoins et les contraintes de votre équipe.
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