Vos modèles prédictifs vieillissent mal ? Une mise à jour de vos packages (pandas, scikit-learn, lightgbm…), et c’est la panne assurée en production…

Avec Scoring.AI, reprenez le contrôle total et garantissez leur pérennité. Notre outil innovant construit des scores hyper performants et traduit automatiquement leur déploiement en code Python pur, basé uniquement sur Pandas et NumPy.

Résultat ?

Une portabilité totale : vos modèles fonctionnent en production indépendamment des packages et outils qui ont servi à les construire

Une maintenance simplifiée : les équipes IT peuvent mettre à jour leur stack technique sans risque de casse

Propriété et transparence accrue : un code lisible, auditable et facile à déployer, même dans des environnements contraints

À travers des cas concrets et une démo live, explorez comment désenclaver vos modèles des dépendances logicielles et garantir leur survie sur le long terme. Parce qu’un bon modèle, c’est un modèle qui dure !

How data science and the next wave of open-source innovation are closing the €50B efficiency gap in Enterprise AI.

Today, 75% of data science output is lost to fragmented data, scattered tooling, manual workflows, and poor reproducibility. Yet nearly every data scientist relies on scikit-learn — the backbone of modern AI/ML.

We’ll unpack the root causes of inefficiency in enterprise data science — and show how open-source tools are unlocking performance, reproducibility, and strategic autonomy at scale.