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.
Atocloud.com - Société de développement Salesforce propose une large gamme de services de développement Salesforce...
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Nous proposons une large gamme de services d''automatisation et de numérisation des entreprises.
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Nous sommes un éditeur de logiciels agile basé en Pologne et nous nous concentrons sur des services pragmatiques et de qualité...
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Nous concevons et développons les projets de nos clients depuis plus de 3 ans. Nous travaillons avec des moyennes et grandes entreprises.....
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Développement de sites web professionnels, création de designs web uniques, développement d'applications mobiles,...
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Chez Glorium Technologies, nous savons que chaque client est unique. Nous sommes également conscients des troubles...
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Sirin Software est une société d'externalisation informatique dont le centre de livraison se trouve à Kyiv, en Ukraine.
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Sirion Soft LLC est une société qui développe des applications WEB et des logiciels.
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Moscow · Depuis 2025 · 11-50 employés
AI for the software you already run
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LLC "MMTR Technologies" fournit une gamme complète de services sur le développement et le test de logiciels ...
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Open Solutions est une société informatique internationale spécialisée dans le développement de services web et de mo...
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CNous offrons des services de planification de l'expérience utilisateur, de stratégie, d'analyse, de planification financière, de mise en place d'acco...
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Depuis 2021 · 11-50 employés
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Notre objectif principal est d'aider les entreprises à attirer de nouveaux publics cibles, à augmenter leurs ventes et à...
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Il ne faut pas nier le fait qu'il existe différents prestataires de services sur le marché.
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Artjoker Software est une société de développement d'applications web et mobile à cycle complet, spécialisée dans le lancement de startups...
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Notre société a réuni la meilleure équipe de concepteurs d'interfaces et de planificateurs, de...
“The company did a great job. There was no misunderstanding in communication. All the tasks set were done the best way. Whenever we had questions to…”— Bonjour Salon
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Depuis 2021 · 1-10 employés
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Depuis 2017 · 51-200 employés
Nous sommes spécialisés dans la création de solutions informatiques efficaces et modernes pour les entreprises.
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LLC "Eliscom" a été créée en 2010, Activités principales : développement WEB, .NET.
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Les services de développement d'applications mobiles proposés par Techugo sont d'une qualité irréprochable et même après avoir été...
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Toronto · Depuis 2016 · 51-200 employés
Euristiq is an AI-native software development partner, helping enterprises and SMBs modernize legacy systems and operationalize AI securely and without disruptions. <br> We design…
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Des informations de base sur l'entreprise, l'équipe et l'expertise peuvent être consultées sur notre site web https://i...
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Une équipe de développeurs expérimentés de solutions AR/VR/touchscreen complexes est prête à réaliser votre projet.
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Bureau Billy est une société de développement d'applications mobiles et web à grande échelle. Nous sommes une équipe d'ingénieurs talentueux, ...
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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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