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Pour limiter l’empreinte environnementale des opérations, EPX Informatique adopte une approche systémique visant à optimiser les ressources et réduire les impacts. Nous privilégions des chaînes logistiques courtes et des fournisseurs éco‑certifiés, réduisant ainsi les émissions liées au transport. L’utilisation de solutions numériques dématérialisées, telles que les signatures électroniques et les outils de collaboration en ligne, limite la consommation de papier. En interne, des politiques de télétravail raisonné et de mobilité durable (véhicules électriques, covoiturage) réduisent les déplacements. Les audits énergétiques réguliers identifient les postes à améliorer, tandis que des pratiques de maintenance prédictive prolongent la durée de vie des équipements.
Pour innover avec l’IA, EPX Informatique met en place une chaîne MLOps robuste, allant de l’acquisition et de la préparation des données jusqu’au déploiement en production des modèles de machine learning. L’utilisation d’architectures flexibles et modulaires (TensorFlow, PyTorch, MLflow) facilite l’itération rapide, tandis que l’exploitation de GPU ou de TPU accélère considérablement les phases d’entraînement. Les données sont segmentées et annotées avec soin pour garantir une qualité optimale des jeux de test et limiter les biais. Enfin, une supervision en temps réel, complétée par des algorithmes de détection d’anomalies, assure la réactivité indispensable pour ajuster les modèles et sécuriser l’ensemble du processus.
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