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.
ADM est un laboratoire média à service complet. Nous couvrons tous les domaines de la promotion médiatique d'une entreprise, en commençant par...
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Nous proposons un cycle de production complet : analyse, prototypage, préparation des documents techniques,...
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TechnoInnovation est spécialisée dans les domaines clés suivants : Développement de logiciels ...
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Services complets de développement et de promotion de sites web pour les petites et moyennes entreprises.
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Vous avez une idée brillante de création d'entreprise ? ONLINICO dispose de l'expérience et de l'expertise technique nécessaires pour ...
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Depuis 2025 · 1-10 employés
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Depuis 2013 · 11-50 employés
Saint Digital - Nous faisons du développement web, du design et du marketing de performance.
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Classic Informatics est une société de développement web et mobile basée à Perth, en Australie.
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Depuis 2022 · 11-50 employés
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- $20–$50/h
Redian Software aide les entreprises en créant des applications fiables et intuitives qui peuvent ...
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StarNet Solutions est une agence de développement web et de marketing digital hautement qualifiée avec près de 20 ans...
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Nous sommes spécialisés dans la mise en œuvre de services complets de réalité virtuelle et augmentée....
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Dessights-by Ltd est un studio web professionnel spécialisé dans la fabrication et la...
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Société oWeb-Solutions - agence digitale pour le développement de sites web et SEO - promotion de sites web dans les moteurs de recherche....
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Nous avons commencé nos activités en 2015 et, en peu de temps, nous avons réalisé plus de 85 projets...
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Depuis 2021 · 1-10 employés
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- $25–$35/h
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DONTECO est une société de développement d'applications mobiles iOS et Android, de services...
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TechSuite est une agence de développement d'applications et de conseil technologique à service complet, basée à New York.
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Nous sommes une équipe très expérimentée de développeurs, de concepteurs et de consultants techniques.
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JANETO est un éditeur de logiciels dont l'activité est centrée sur le développement web et mobile.
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AI-design for ENTERPRISE FROM MFTIANALISM OF DATA ON PYTHON Utilisation des bibliothèques Panda...
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Nos années d'expérience, notre équipe solide, nos analyses approfondies et nos processus harmonisés nous permettent de créer...
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Notre société est spécialisée dans le développement de logiciels pour le matériel et pour les entreprises ayant des processus commerciaux complexes....
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Nous offrons : développement de sites web sur cms : 1C-Bitrix, WordPress, Joomla et Drupal.
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Depuis 2004
Saitodrom est un développeur de sites web professionnels avec un système de gestion clé en main.
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DesignersX est une société de développement web basée aux Etats-Unis avec 9 ans d'expérience dans le domaine du web et du mo...
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Principaux services : Développement de logiciels sur mesure Développement pour les startups Logiciel de portail pour les...
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Bonjour à tous ! Nous sommes le studio web Button. Originaires de Miass (région de Chelyabinsk) Petit, chaleureux, créatif...
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Nous concevons et créons des solutions logicielles personnalisées pour le B2B et le B2C. Nous intégrons des produits informatiques dans un ...
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L'activité de l'entreprise repose sur trois principes : professionnalisme, fiabilité et qualité.
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Nous avons commencé comme une société de développement de logiciels à San Francisco qui développait des p...
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Before you shortlist anyone
All calculatorsThe 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 2026-10-29 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.
| Country | under $3k | $3–10k | $10–20k | $20–30k | $30k+ | Median rate |
|---|---|---|---|---|---|---|
| France1 | — | — | — | — | 1 | — |
| USA182Widest choice | 4 | 28 | 23 | 16 | 55 | $35/hr |
| Inde131 | 1 | 22 | 13 | 13 | 19 | $18/hr |
| Ukraine59 | — | 14 | 5 | 10 | 4 | — |
| Allemagne31 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| Royaume-Uni30 | — | 4 | 4 | 4 | 9 | — |
| Pays-Bas28 | — | 4 | 4 | 4 | 10 | — |
| Pologne27 | — | 4 | 4 | 5 | 6 | — |
| Canada9 | 1 | — | — | — | 3 | — |
| Arménie9 | — | 3 | 2 | — | — | — |
| Australie8 | 1 | 1 | — | 3 | — | — |
| Roumanie7 | — | 2 | 1 | — | — | — |
| 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.
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.
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
- IntellectsoftLeaders
- moodleyLeaders
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
ENCYPHERS
The new email flows felt elevated, aligned with our brand identity, and created a more seamless experience for customers after subscribing and making a purchase. Communication throughout the project was organized and collaborative, and the final result added a much stronger retention layer to our ecommerce experience.
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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.
Projets de portfolio
Questions fréquemment posées
Quelle quantité de données faut-il ?
Combien coûte un projet ML ?
Combien de temps avant la mise en production ?
Machine learning ou LLM ?
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