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.
L'agence SPACECODE propose une large gamme de services dans le domaine du numérique. Nous sommes engagés dans le développement de sites web...
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AppBakerZ est une société de développement de premier plan. Nous travaillerons immédiatement. Notre représentant d'entreprise...
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Experts en développement de logiciels personnalisés. Nos clients sont des participants au top-100 de la classification...
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Notre objectif principal est de contribuer au succès de vos produits et d'automatiser votre activité.
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Nous sommes une équipe d'experts en analyse de produits, en marketing, en conception et en développement de projets numériques.
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Nous sommes une équipe de spécialistes prêts à répondre à des commandes de toute complexité dans un délai très court.
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Arsis est présent sur le marché depuis 1993 et possède une vaste expérience dans le développement et la mise en œuvre de...
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Nous sommes en activité depuis 1997 et avons réalisé plus de 1 000 projets au cours de nos 20 années d'existence !
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Tallinn · Depuis 2021 · 11-50 employés
Your One-Stop Software Development & Team Extension Hub
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Depuis 2000 · 500+ employés
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Nous avons créé nos premiers sites web en 2008. Aujourd'hui, Zakharov Bureau est un guichet unique pour les entreprises de l'oblast....
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FOGIN se consacre au développement, à la conception et à la mise en œuvre de solutions logicielles pour les entreprises.
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Fondée en 2014, Weboptech a pour objectif de fournir des solutions de marketing digital haut de gamme aux PME....
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Goala est la clé de votre succès sur le marché. Nous sommes prêts à aider votre entreprise à prospérer et à se développer !
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SIAM Consulting LLC audite les systèmes informatiques, agit en tant que processo...
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Notre agence de publicité à Varsovie a pour objectif principal de fournir un effet maximal...
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Nos compétences en marketing internet : Développement, SEO, Support, E-commerce, publicité CPC, CPM,...
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Une agence de publicité et de marketing à service complet, dotée d'une expertise unique en t...
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TriA
CServices Développement d'applications métier fonctionnelles et conviviales Solution pour les entreprises manufacturières R...
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Nous sommes une société de développement d'applications Ios, Android et de sites web de nouvelle génération dont la motivation principale est...
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La société est fière de compter dans son portefeuille des clients tels que : Gazprombank, VTB, Radisson Blue, RN...
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Statix Pro est une équipe de développeurs de logiciels d'entreprise.
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L'agence Internet Inside.ru (société "Inside") - le principal développeur russe de solutions dans le domaine ...
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Notre studio web propose des services de développement de boutiques en ligne, de prêts, de s...
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Panteon WS est une société de représentation d'entreprises dans le domaine de l'Internet et de l'information ....
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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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WeTarget
Real professionals! Absolutely recommend WeTarget Agency.
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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