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INITv3.0
SYS / FONTS
YOKR STUDIO
LeadUp
SaaS2024

Écosystème Auto-Améliorant

Pile produit complète avec une boucle de rétroaction autonome : le système surveille ses propres métriques de qualité de leads et réentraîne les modèles.

Auto-Réentraînement
Pipelines de Données
Scroll
Optimisation
Auto-Apprentissage
Gains
Composés
MàJ Modèles
Quotidien
Performance
+12%/mois
05

Le Défi

Les modèles de génération de leads de LeadUp se dégradaient avec le temps à mesure que les conditions du marché changeaient. Le réentraînement manuel était coûteux et toujours réactif.

La Solution

Nous avons architecturé un écosystème ML auto-améliorant avec des boucles de rétroaction continues. Le système surveille les métriques clés en temps réel, déclenchant automatiquement le réentraînement des modèles lorsqu'il détecte une dérive.

Résultats Clés

Amélioration composée de 12% par mois atteinte

Réentraînement manuel éliminé — le système met à jour les modèles quotidiennement

Incidents de dégradation de modèle réduits de mensuel à zéro

ROI augmenté de 340% sur 12 mois grâce aux gains composés

Technologies Utilisées

Stack Technique

MLflow
Kubeflow
Python
TensorFlow
Apache Kafka
Prometheus
Notre IA devient plus intelligente chaque jour. Nous nous réveillons littéralement avec de meilleurs résultats.
Thomas Bernard
CEO, LeadUp
YOKR Agency | Intelligence Agentique & Développement Fullstack Premium