Sociétés de développement en machine learning

Les équipes ML construisent des systèmes prédictifs — prévision, scoring, classification, recommandation — et les pipelines de données qui les maintiennent. Comparez des prestataires vérifiés et demandez des devis.

Évaluations mises à jour:
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Excellent WebWorld est un groupe de jeunes esprits talentueux de concepteurs, de spécialistes du marketing, de spécialistes de la communication...

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TeliApp est une entreprise spécialisée dans les logiciels personnalisés et le marketing des médias sociaux, avec des années de développement de logiciels...

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App Partner est un développeur d'applications mobiles basé à Brooklyn, spécialisé dans la conception, le développement et...

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Comme toute grande équipe, la nôtre est composée de personnes passionnées. Chacun apporte son lot unique d'expériences multidi...

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eTatvaSoft est le nom à prendre en compte pour un large éventail de technologies telles que : Développement web - LAMP de...

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Nous avons : plus de 20 ans d'expérience réussie plus de 250 spécialistes Approche globale Application des dernières technologies....

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Faction Studio est un petit collectif de designers et d'ingénieurs liés par l'amour mutuel pour...

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Nos clients sont des petites et moyennes entreprises, ainsi que des projets en démarrage provenant de différents coins du...

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Depuis 2009 · 201-500 employés

Informations sur l'équipe de projet : - Professionnels de l'informatique avec plus de 5 ans d'expérience en développement commercial ; - Expert en MBA...

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$3000–$4500/h
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Depuis 10 ans, nous fournissons des services complets pour le développement, la mise en œuvre et la maintenance de solutions informatiques.

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Rapidsoft Technologies est la meilleure société de développement d'applications web et mobiles pour transformer votre entreprise ...

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syfec.com

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De l'étude et de la modélisation des processus d'entreprise à l'ingénierie des systèmes, nous fournissons des services sur mesure à...

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Au cours des 8 dernières années, OpenSource Technologies (OST) a fourni des services Web et des applications mobiles dans le monde entier...

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Spécialistes de niveau intermédiaire et supérieur, expertise avancée, technologies populaires et...

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Brainvire est le leader du développement du commerce électronique, du développement d'applications mobiles, du développement...

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Ahmedabad · Depuis 2012 · 51-200 employés

Your Trusted AI & Web Development Partner Since 2012

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$15–$25/h

Depuis 2011 · 11-50 employés

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“Our company assists with customs documentation. We approached Webernetic to promote our website in Google, as the site had low rankings and little…”— IM&EX, spol. s r.o.
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$25–$45/h
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Mediatropy est une agence digitale basée à Singapour et spécialisée dans l'interactivité et l'expérien...

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Le IT-lab "Orlime Digital" est un ensemble d'outils pour résoudre tous vos problèmes dans l'inter...

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Agence de développement à cycle complet

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Clavax est une société leader dans le développement d'applications web et mobiles dont le siège est en Californie....

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Vipra a été fondée en 2014, suite à l'adaptation des entreprises aux nouvelles versions, au besoin de marketing...

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1. Conception/refonte de sites web 2. Systèmes de gestion de contenu (CMS) 3. Maintenance de sites web 4.

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Je suis concepteur numérique et directeur de la création indépendant et je vis à Cologne (Allemagne).

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App Your Service est une société spécialisée dans la création d'applications mobiles à grande échelle pour les...

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VIMS Communication Résoudre les problèmes des entreprises par la mise en œuvre de technologies. B2B et B2C.

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VOCSO Technologies est une agence professionnelle de solutions web basée en Inde, aux États-Unis et aux Émirats arabes unis.

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Depuis 2025 · 1-10 employés

10.0(3)
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Pourquoi nous choisir : - plus de 100 projets réussis - plus de 7 ans d'expérience - expérience dans plus de 10 secteurs ....

“They were very professional, responsive, and worked within the budget throughout the project. I will surely be recommending their services.”— Energy company
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Momentum est une agence de design d'expérience utilisateur basée sur le design thinking et la technologie, spécialisée...

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Akona, une agence numérique à service complet, est un leader parmi les développeurs de la région fédérale de l'Oural...

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Before you shortlist anyone

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The short answer

1,178 Machine learning companies are listed. 61% publish a minimum project budget; the median floor is $10k. Most work starts in the $3–10k range. Median published rate is $25/hr across 69 companies.

Best supplied: USA (182) · Inde (131) · Ukraine (59)

Recalculated 2026-10-28 from live profiles.

What it costs, by country

Each cell counts companies whose published minimum project budget falls in that band. Only countries with at least 5 listed companies appear.

Countryunder $3k$3–10k$10–20k$20–30k$30k+Median rate
France1————1—
USA182Widest choice428231655$35/hr
Inde131122131319$18/hr
Ukraine59—145104—
Allemagne31—2—51—
Royaume-Uni30—4449—
Pays-Bas28—44410—
Pologne27—4456—
Canada91———3—
Arménie9—32———
Australie811—3——
Roumanie7—21———
Israël5—2————
How this table is built
  • Figures are minimum project budgets companies publish on their own profiles — the floor below which they decline work, not the price of a finished project.
  • USD only. Companies quote in six currencies and averaging across them produces a number nobody charges.
  • Budgets outside $300–$2,000,000 and rates outside $5–$500/hr are dropped as data-entry errors.
  • A country needs 5 listed companies for a row, and 5 published rates before a median rate is shown.

What will your budget reach?

Move the slider. Every figure below is a count of companies whose published minimum project budget sits at or under that amount.

$10k
$1k$250k

240 of 719 companies (33%) take projects at this size.

Where the entry thresholds sit

under $3k
21
$3–10k
219
$10–20k
163
$20–30k
137
$30k+
179

Goes furthest in USA — 32 companies

This says who will engage, not what your scope should cost. A budget that reaches most of the market still buys very different things depending on what you are building.

Who is focused, and who has proved it

Horizontal: how concentrated a company is on Machine learning. Vertical: how much checkable evidence stands behind it. 60 of 1178 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.

LeadersEstablished generalistsSpecialistsEmergingFocus on Machine learning →Proven delivery →Double — 4 reviews, 13 projects, DR 23, 1.2 yrs listedSiberian.pro — 0 reviews, 18 projects, DR 17, 1.2 yrs listedAtwinta — 0 reviews, 105 projects, 1.2 yrs listedSimbirSoft — 26 reviews, 30 projects, DR 22, 1.2 yrs listedBureauBureau — 1 reviews, 12 projects, DR 52, 1.2 yrs listedBig Drop Inc — 1 reviews, 2 projects, DR 66, 1.2 yrs listedBig Drop IncFusion Tech — 4 reviews, 36 projects, DR 28, 1.2 yrs listedFueled — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedFueledThe Digital Embassy — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedThe Digital EmbassyVergani&Gasco — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedVergani&GascoIntellectsoft — 0 reviews, 3 projects, DR 67, 1.2 yrs listedIntellectsoftmoodley — 0 reviews, 3 projects, DR 68, 1.2 yrs listedmoodleyCodestetic — 3 reviews, 2 projects, DR 32, 1.2 yrs listedDELUCKS — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedArticul — 1 reviews, 0 projects, DR 55, 1.2 yrs listedndave — 0 reviews, 1 projects, DR 66, 1.2 yrs listedDMI (Digital Management, Inc.) — 0 reviews, 1 projects, DR 68, 1.2 yrs listedLOOP — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listedApadmi — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedIflexion — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedBASICS09 — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedLounge Lizard — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listediOnline — 0 reviews, 0 projects, DR 65, 1.2 yrs listedOpenXcell — 0 reviews, 3 projects, DR 56, 1.2 yrs listedE-sites — 0 reviews, 1 projects, DR 61, 1.2 yrs listedpooliestudios — 0 reviews, 1 projects, DR 60, 1.2 yrs listedNewism — 0 reviews, 2 projects, DR 57, 1.2 yrs listedY Media Labs — 0 reviews, 2 projects, DR 59, 1.2 yrs listedSFCD — 0 reviews, 2 projects, DR 55, 1.2 yrs listedroyalkomm — 0 reviews, 2 projects, DR 54, 1.2 yrs listedIQ Dev — 0 reviews, 11 projects, DR 22, 1.2 yrs listedAnadea — 1 reviews, 8 projects, DR 38, 1.2 yrs listedDefa — 0 reviews, 6 projects, DR 50, 1.2 yrs listedUZIK — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedINTERSOG — 0 reviews, 3 projects, DR 52, 1.2 yrs listedworry free labs — 0 reviews, 1 projects, DR 58, 1.2 yrs listedProxation GmbH — 0 reviews, 1 projects, DR 55, 1.2 yrs listedMetropolis Creative — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedACCROACHCODE — 0 reviews, 2 projects, DR 52, 1.2 yrs listedfimbim — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedPush. — 0 reviews, 4 projects, DR 41, 1.2 yrs listedSofteq Development — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedQulix Systems — 0 reviews, 2 projects, DR 51, 1.2 yrs listedNewedge — 0 reviews, 0 projects, DR 58, 1.2 yrs listedNetbasics — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedParasol Island — 0 reviews, 2 projects, DR 53, 1.2 yrs listedHyperlink InfoSystem — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedMubaloo — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedStanfy — 0 reviews, 3 projects, DR 47, 1.2 yrs listedVITEB — 0 reviews, 3 projects, DR 46, 1.2 yrs listedGlobo — 0 reviews, 0 projects, DR 54, 1.2 yrs listedkoombea — 0 reviews, 2 projects, DR 46, 1.2 yrs listedNFM — 0 reviews, 2 projects, DR 45, 1.2 yrs listedOliver Brux — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedNew Bamboo — 0 reviews, 2 projects, DR 48, 1.2 yrs listedImpressionDP — 0 reviews, 3 projects, DR 42, 1.2 yrs listedGaj Somasundaram — 0 reviews, 1 projects, DR 47, 1.2 yrs listedconvoy — 0 reviews, 1 projects, DR 49, 1.2 yrs listedInfinity Infoway Pvt Ltd — 0 reviews, 1 projects, DR 70, 1.2 yrs listedxyzettgraphix. — 0 reviews, 0 projects, DR 47, 1.2 yrs listed
How a company is placed
  • Focus is the inverse of how many categories a company claims, blended with the share of its portfolio tagged with this one. A firm listing three technologies is concentrated; a firm listing forty also appears here.
  • Proven delivery adds published reviews (to 20), portfolio projects (to 25), Ahrefs Domain Rating (to 60) and years listed (to 10). Each is capped so no single signal carries a company to the top.
  • Positions are relative to the other companies on this page: the median company sits at the centre of each axis, so a quadrant boundary means "ahead of half the companies listed here". Raw scores are in each bubble's tooltip.
  • Deliberately excluded: the star rating, which sits in too narrow a band to separate anyone; the editorial rank, which is a hand-assigned sort weight; and paid verification, which does not move anything on this chart.
Leaders:
Concentrated on this work and with the record to show for it.
Specialists:
This is most of what they do, but the public evidence is still thin.
Established generalists:
A substantial track record, spread across many categories.
Emerging:
Building both focus and evidence.

Avis clients sur Machine learning

Fluper ltd

B Group Cooperation

Fluper dug deep into our product, making it their own and figuring out how they can add value. They made a great effort to understand our needs. We couldn’t have gotten this value anywhere else.

Wisnet Web Technologies

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Wisnet Web Technologies is the Best Software Company in India for Outsource Mobile App Development and Dedicated Services.

ENCYPHERS

New Hyde Park
Axo | USA
LL, Founder

ENCYPHERS has been a reliable long-term partner for Axo across e-commerce optimization, UX refinement, and platform performance improvements. Their team helped strengthen the customer journey through better page structure, smoother navigation, and conversion-focused enhancements while also improving technical stability and overall site responsiveness. The collaboration has remained professional and consistent throughout, with practical improvements that continue to support our ecommerce growth and user experience.

Là où le machine learning rapporte le plus

L'IA générative capte l'attention, mais l'apprentissage supervisé classique reste la catégorie la plus rentable dans la plupart des secteurs : problèmes étroits, métriques sans ambiguïté, modèles peu coûteux à exploiter. Si la variable cible tient en une phrase et que vous disposez de deux ans d'historique étiqueté, le machine learning est généralement le bon outil.

  • Prévision. Demande, stocks, trésorerie et planification des effectifs, jusqu'à la maille SKU ou point de vente.
  • Scoring et risque. Crédit, fraude, attrition et qualité des leads, avec l'explicabilité qu'exigent régulateurs et contrôle interne.
  • Recommandation et classement. Fils produits, pertinence de recherche, mise en relation et tarification dynamique.
  • Maintenance prédictive. Modèles sur capteurs et télémétrie qui signalent une panne avant l'arrêt d'une ligne.
  • MLOps. Feature stores, pipelines d'entraînement, surveillance de dérive et réentraînement — ce qui décide si un modèle survit à sa première année.

Comment évaluer un partenaire ML

  • Demandez la référence de base. Une équipe incapable de dire de combien son modèle bat une heuristique simple n'a pas mesuré l'essentiel.
  • Interrogez l'écart hors-ligne / en ligne : comment la précision de validation s'est traduite en résultat métier sur un projet passé.
  • Vérifiez la supervision : détection de dérive, déclencheurs de réentraînement et comportement quand les données d'entrée changent silencieusement de forme.
  • Évaluez tôt la disponibilité des données. Les plannings ML dérapent sur l'accès, l'étiquetage et la qualité, pas sur la modélisation.
  • Incluez le déploiement dès le premier jour — batch, temps réel ou embarqué : cela conditionne toute l'architecture.

Questions fréquemment posées

Quelle quantité de données faut-il ?
Pour de la classification tabulaire et de la prévision, quelques milliers d'exemples étiquetés par classe constituent un début exploitable, et pour les séries temporelles deux cycles saisonniers complets comptent plus que le volume brut. Affiner un modèle pré-entraîné pour la vision ou le texte peut fonctionner avec quelques centaines d'exemples bien étiquetés.
Combien coûte un projet ML ?
Une étude de faisabilité avec modèle hors ligne coûte généralement 10 000 à 35 000 $. Un système déployé avec pipelines, supervision et réentraînement se situe entre 60 000 et 250 000 $, plus environ 20 % par an pour maintenir la précision face à la dérive des données.
Combien de temps avant la mise en production ?
Trois à cinq mois en général : quatre à six semaines d'accès et de préparation des données, trois à quatre semaines de modélisation, le reste en intégration, supervision et recette métier avant que les résultats soient utilisés.
Machine learning ou LLM ?
Si la sortie est un nombre, une classe ou un classement et que vous avez des étiquettes historiques, le ML classique est moins cher, plus rapide et plus précis. Un LLM s'impose quand l'entrée est du langage ou des images non structurés et qu'écrire des règles explicites serait impraticable.

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Avis clients vérifiés

Chaque avis sur Wadline est vérifié. Nous confirmons l'authenticité des retours clients en vérifiant les détails du projet, les délais et les résultats.

Classements basés sur les données

Nos classements d'entreprises sont basés sur les données. Chaque entreprise est évaluée selon son expertise, son expérience, la qualité de son portfolio et la satisfaction client.

Portée mondiale

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