Développement NLP : sociétés et prestataires
Les équipes NLP construisent des systèmes qui lisent, classent et extraient du sens du texte et de la parole — du routage de tickets à l'analyse de contrats et à la recherche sémantique. Comparez des prestataires et demandez des devis.
Depuis 2016 · 11-50 employés
Nous sommes des passionnés de développement web et mobile. Nous sommes l'un des développeurs les plus récompensés en Russie.
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Avec une liste de clients comprenant certaines des plus grandes marques du monde, Nodes a développé des...
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Amiscon
A+Solutions IT de nouvelle génération en développement web et mobile
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nopreset est une production numérique de Saratov, fondée en 2007. Nous créons des boutiques en ligne, des...
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Depuis 2019 · 11-50 employés
Bonjour à tous ! Je suis Artem de 911online.by. Notre expérience dans le domaine du marketing numérique est...
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- $5–$40/h
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New Hyde Park · Depuis 2016 · 11-50 employés
Tech-Savvy of Your Business
“ENCYPHERS has been a reliable long-term partner for Axo across e-commerce optimization, UX refinement, and platform performance improvements.”— Axo
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Amiscon
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Algoworks est une société de conception et de développement d'applications mobiles basée à Sunnyvale, CA & Noida...
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My Best Studio est une solution complète pour le fitness, le yoga, le Pilates, la danse, les arts martiaux, l'entraînement personnel...
Nous sommes un groupe d'artistes et de programmeurs passionnés par l'aspect et l'ambiance du monde ar...
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Nickelfox est la destination unique pour votre application mobile. Nous élaborons une stratégie, concevons et développons votre ap...
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Yellow Banana est une agence digitale créative. Nos clients obtiennent toujours le bon résultat : Augmentation...
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Before you shortlist anyone
All calculatorsThe short answer
1,178 NLP 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 2026-10-20 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 NLP. 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 NLP
Anadea
WeTarget
Real professionals! Absolutely recommend WeTarget Agency.
Futuro Studio
Great team!
Ce que livrent les équipes NLP
Le traitement automatique du langage est le parent plus ancien et plus étroit de l'IA générative, et pour des tâches structurées à fort volume il reste la meilleure réponse : un petit classifieur coûte une fraction d'un grand modèle par document et s'audite bien plus facilement.
- Classification et routage. Tickets, e-mails et documents triés par sujet, urgence, langue ou intention.
- Extraction d'entités et de relations. Parties, dates, montants et clauses extraits de contrats, factures et rapports.
- Recherche sémantique. Récupération par embeddings sur un corpus, généralement combinée à la recherche par mots-clés pour la précision.
- Sentiment et intention. Avis, conversations de support et écoute sociale, ajustés à votre vocabulaire métier.
- Parole. Transcription, séparation des locuteurs et interfaces vocales, y compris pour des langues peu dotées.
À vérifier avant de vous engager
- Vocabulaire métier : les modèles généralistes se dégradent sur le jargon juridique, médical et industriel sans adaptation.
- Couverture linguistique mesurée sur vos données, pas sur un benchmark public.
- Plan d'annotation : qui étiquette, selon quelles consignes, et comment l'accord inter-annotateurs est vérifié.
- Coût par document à votre volume — c'est là qu'un petit modèle bat nettement un grand.
- Explicabilité, si la sortie alimente une décision à justifier devant un régulateur ou un client.
Projets de portfolio
Questions fréquemment posées
Le NLP est-il encore pertinent à l'ère des LLM ?
Combien coûte un projet NLP ?
Quelle est la précision de l'extraction d'entités ?
Le NLP fonctionne-t-il hors de l'anglais ?
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