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.
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Nous développons des produits capables de répondre à un grand nombre de demandes et nous nous développons en co...
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London · Depuis 2013 · 11-50 employés
Smart digital products for health, education, IoT and beyond.
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11-50 employés
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Karachi · Depuis 2002 · 11-50 employés
Keeping you ahead, Keeping you relevant
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Depuis plus de 14 ans, nous fournissons : Développement de logiciels complexes. Le conseil. Audit. Externalisation.
Potomac · Depuis 2000 · 201-500 employés
Your AI-powered Engineering Partner
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Plano · Depuis 2018 · 11-50 employés
The Intellify is a leading AI-powered digital products, AR/VR and digital transformation company helping enterprises design, build, and scale intelligent solutions. We specialize…
L'agence numérique Symbiosis.Lab est un laboratoire de JSC Aerospace Corporation New Cosmo...
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CleverDATA Join est une plateforme CDP capable de gérer des données vraiment volumineuses - des téraoctets de st...
Nous sommes spécialisés dans le développement de solutions logicielles d''entreprise et dans la fourniture de coma...
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Frankfurt am Main
Managed IT Services for your success
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500+ employés
Sunnyvale · Depuis 2008 · 11-50 employés
We bring reliable Software Solutions that Work
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Kaunas · Depuis 2025 · 1-10 employés
Legacy Software Systems Modernization
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Sheridan · Depuis 2025 · 11-50 employés
Software Development and Consulting Partner
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ITFB est une société informatique russe. Nous développons et mettons en œuvre des logiciels.
L''agence Machine Learning & Tech propose des solutions pour des secteurs tels que la sécurité, l''éducation et...
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Ho Chi Minh · Depuis 2021 · 51-200 employés
Software Development Company in Vietnam
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Budapest, Szeged, Pécs · Depuis 2014 · 51-200 employés
We build innovative, scalable software solutions that transform businesses and drive digital excellence
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Depuis 2023 · 11-50 employés
Réaliser des analyses complètesRecueillir les exigences fonctionnelles et non fonctionnellesDévelopper des di...
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Aujourd''hui, le Groupe Off est classé parmi les meilleurs intégrateurs et développeurs....
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NEW DELHI · Depuis 2024 · 1-10 employés
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UserX offre une solution complète pour l'analyse de l'expérience utilisateur (UX analytics) dans ...
Nous sommes spécialisés dans l'aide aux entreprises dans les domaines suivants :
Emeryville · 51-200 employés
Decoding InnovationIn AI/ML, Blockchain, DevOps and Low Code
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Ahmedabad · Depuis 2019 · 11-50 employés
Prime Axis of Digital Excellence
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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 2026-10-30 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
Aksamit Projects
Alvera Solutions OÜ cooperated with Aksamit Projects on a number of development and delivery-related tasks. Throughout the collaboration, the Aksamit Projects team demonstrated a structured approach to work, strong technical competence, and a clear understanding of the project requirements. The scope of work included task planning, implementation, and ongoing coordination. All assigned tasks were completed in accordance with the agreed specifications, timelines, and quality standards. Communication was professional and consistent, which ensured smooth progress and timely decision-making during all project phases. Aksamit Projects proved to be a reliable and responsible partner, capable of efficiently handling assigned tasks and adapting to evolving project needs. We can confidently recommend Aksamit Projects for professional collaboration on technical and project-based engagements.
ENCYPHERS
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.
Move Closer
management good
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 ?
Pourquoi faire confiance à Wadline
Wadline est une plateforme de confiance pour trouver des entreprises et agences IT. Nous aidons les entreprises à prendre des décisions éclairées grâce à des avis vérifiés et des informations transparentes.
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.
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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.
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