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.
Whyinteractive est un studio de design basé à Hong Kong qui se concentre sur le monde numérique.
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Depuis sa création en 2010, Space-O a servi plus de 700 clients à travers le monde et a développé plus de 2...
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Net Solutions est l'une des rares entreprises en Inde à se spécialiser dans le développement externalisé de produits...
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Nous entourons nos entreprises d'experts, exactement quand elles en ont besoin. Nous partageons la technologie, les composants...
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SoftMediaLab LLC (SoftMediaLab, SML) est une société informatique russe fondée à Ekaterinbourg en 2015. ....
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Travaillant dans tous les domaines du développement d'applications mobiles, e-legion permet à ses clients de...
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ABETA.RU est une équipe. Une équipe de planificateurs, de concepteurs, de maquettistes et de programmeurs.
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- Taux horaire
- $25–$30/h
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GMI
BLe Groupe GMI est une société internationale de développement de logiciels. Nous sommes spécialisés dans le développement de MVP pour les entreprises en phase de démarrage....
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Nous aimons créer des sites web magnifiques et réactifs qui éblouissent l'œil. Conçus par des développeurs Drupal certifiés...
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Shakuro a été fondée en 2006 avec une idée simple mais puissante : unifier les meilleurs développements et conceptions...
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Avec l'évolution de l'Internet, les normes ont changé et les clients ont commencé à attendre davantage de l...
Atilekt
B+Atilect Web Studio - créer des sites web pour le profit et le succès de votre entreprise depuis 2000.
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Chez Consagous, nous hébergeons des développeurs d'applications Microsoft, des développeurs Open Source, des...
“Consagous provided the company with quality resources, and care deeply about customer satisfaction.”— Loyakk
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Nous sommes une société de développement de logiciels basée à Kiev, en Ukraine, et nous...
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IDAP
B+Nous travaillons avec des startups, des entreprises établies et des marques connues dans les domaines de la vente au détail, de la fina...
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BRUX
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Digex Co développe des produits logiciels pour les entreprises, présente des services d'externalisation avec...
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Les applications mobiles ont connu une croissance exponentielle en ce qui concerne les services aux entreprises.
Jupiter LLC a été fondée en 2017 en tant que société de développement de logiciels....
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Nimblechapps est le fruit des efforts collectifs des développeurs enthousiastes et intellectuels...
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Colorado · Depuis 2008 · 51-200 employés
Transforming Digital Experiences
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- Taux horaire
- $25–$50/h
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Nous sommes une agence digitale qui développe des solutions pour le web, les applications mobiles, les plateformes digitales...
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Notre mission est de créer des produits logiciels de grande valeur pour les gens du monde entier Nous sommes un...
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Prismetric est une société de développement d'applications mobiles certifiée ISO 9001:2015 qui dispose d'un centre de développement ...
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Zudu Ltd
B+Zudu est une agence numérique pionnière basée au cœur de Dundee, avec un flair pour le développement et la co...
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Infoicon Technologies Pvt Ltd. est une société privée d'externalisation de logiciels offshore qui s'installe...
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Une agence numérique indépendante, petite par la taille mais grande par les idées.
En 2008, nous avons décidé de créer une entreprise dont l'objectif est d'utiliser toutes les opportunités pour créer quelque chose de...
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Makeup
B+Mayk a été fondée en 2009, avec une équipe de 35 spécialistes du froid. Le bureau central est situé à Kemerovo,...
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SpryBit est une société informatique basée en Inde. Nous offrons des services tels que le développement de sites web, le développement d'eCommerce...
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Imaginovation a été fondée en 2011 par Pete Peranzo et Michael Georgiou en tant qu'agence de design web.
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Subsign est une agence créative qui a été récompensée pour son storytelling, son design web et applicatif, ses...
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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 2026-10-26 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.
Branding Guru
JanBask Digital Design
We had a positive experience working with JanBask Digital Design for our website redesign and digital marketing needs. Their team was professional, responsive, and easy to communicate with throughout the project. They created a modern, mobile-friendly website that improved our online presence and user experience. We also appreciated their support with SEO and website optimization, which helped increase visibility and engagement. The project was completed on time, and the team was always open to feedback and revisions. Overall, JanBask Digital Design delivered quality work and reliable support, and we were satisfied with the collaboration.
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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