01 — Intelligence Artificielle

Une ingénierie IA pour la
vision par ordinateur.

Nous n'enveloppons pas des APIs. Nous entraînons des modèles sur mesure, les déployons en production, et les exploitons. Conçus de bout en bout par une équipe interne — pour les entreprises qui veulent des résultats réels, pas des démos.

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Années en production
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Ingénieurs ML internes
UE · MENA · DZ
Marchés servis
5.0 / 5.0
Note Clutch vérifiée
PyTorchTensorFlowOpenAIAnthropicHugging FacePythonDockerKubernetesAWSGoogle CloudNVIDIAPostgreSQLNext.jsTypeScriptPyTorchTensorFlowOpenAIAnthropicHugging FacePythonDockerKubernetesAWSGoogle CloudNVIDIAPostgreSQLNext.jsTypeScript
06 — Voir

Découvrez notre méthode.

Notre méthode
02 — Capacités

Cinq capacités, livrées de bout en bout.

Cliquez sur une capacité pour voir des cas d'usage réels, la profondeur technique, et le type de problèmes que nous résolvons en production.

Vision par Ordinateur

Nous concevons, entraînons et déployons des systèmes de vision qui fonctionnent de manière fiable en conditions réelles — usines, magasins, flux de surveillance, drones, équipements médicaux. Du traitement d'image classique à la détection, segmentation et tracking par deep learning.

PyTorch · OpenCV · YOLO · ONNX · NVIDIA Triton
Cas d'usage courants
  • Détection de défauts sur lignes de production (acier, verre, agroalimentaire, plastiques)
  • Comptage d'inventaire et conformité de rayonnage pour chaînes de retail
  • Analyse d'images médicales : tri, segmentation, signalement d'anomalies
  • Intelligence de surveillance temps réel avec inférence respectueuse de la vie privée
  • Intelligence documentaire et ID : OCR, détection de fraude, pipelines KYC
  • Imagerie drone et satellite pour l'agriculture, les mines, l'infrastructure
03 — Pourquoi Symloop

Une firme d'ingénierie, pas une boutique de buzzwords.

01

On entraîne, on n'enveloppe pas

Nous construisons des modèles sur mesure sur vos données. Les solutions API-only ne sont recommandées que lorsque les mathématiques le justifient — jamais par défaut.

02

Clutch 5.0 / 5.0 vérifié

Avis clients indépendamment vérifiés sur Clutch.co — Clutch interviewe chaque client directement avant publication. Profil lié dans notre footer.

03

Local + International

Équipe d'ingénierie senior basée en Algérie, avec des projets livrés en France, Espagne, Allemagne, Italie, EAU, Arabie Saoudite et Koweït.

04

Nous refusons ce que nous ne pouvons pas livrer

Si la phase de découverte montre que les données ne supportent pas une solution ML, nous le disons et recommandons une alternative.

04 — Notre approche

Trois étapes. Aucune surprise.

Chaque engagement IA commence petit, prouve sa valeur rapidement, et ne grandit que lorsque les données et les mathématiques le justifient.

01

Découverte

1–2 semaines

Nous nous asseyons avec votre équipe, comprenons le problème opérationnel, auditons les données disponibles, identifions la bonne approche ML (ou vous disons honnêtement que l'IA n'est pas le bon outil), et cadrons un pilote payant avec un critère de succès mesurable.

02

Pilote

4–8 semaines

Preuve de valeur à périmètre fixe et prix fixe, sur de vraies données. Les modèles sont entraînés, évalués et déployés derrière un feature flag. Vous recevez un prototype fonctionnel, un rapport d'évaluation, et une décision claire go/no-go.

03

Production & Exploitation

En continu

Une fois la valeur prouvée par le pilote, nous concevons pour la production : monitoring, réentraînement, pipelines MLOps, SLAs, on-call. Nous restons partenaires d'ingénierie à long terme.

05 — Stack technique

Mature, ennuyeux, niveau production.

Nous utilisons les mêmes outils que les meilleures équipes d'ingénierie IA au monde. Pas de bibliothèques expérimentales, pas de packages à moitié maintenus — uniquement de l'infrastructure mature et éprouvée en production.

PyTorch
PyTorch
TensorFlow
TensorFlow
scikit-learn
scikit-learn
Hugging Face
Hugging Face
OpenAI
OpenAI
Anthropic
Anthropic
OpenCV
OpenCV
ONNX
ONNX
NVIDIA
NVIDIA
Docker
Docker
Kubernetes
Kubernetes
MLflow
MLflow
Airflow
Airflow
AWS
AWS
Google Cloud
Google Cloud
PostgreSQL
PostgreSQL
Redis
Redis
Kafka
Kafka
07 — FAQ

Questions fréquentes.

08 — Parlons-en

Un problème IA à résoudre ? Commençons par un appel de 30 minutes.