ARRÊTEZ DE DEVINER, COMMENCEZ À PRÉDIRE
DES SOLUTIONS DE MACHINE LEARNING POUR LA PRÉDICTION MÉTIER
VOS DONNÉES HISTORIQUES SAVENT DÉJÀ CE QUI VA ARRIVER : IL SUFFIT DE LES ÉCOUTER. NOUS CONSTRUISONS DES MODÈLES ML QUI TRANSFORMENT VOS DONNÉES EN ACTION : PRÉDIRE LE CHURN AVANT QU'IL N'ARRIVE, ANTICIPER LA DEMANDE AVANT LA RUPTURE, DÉTECTER LA FRAUDE EN TEMPS RÉEL, ET AUTOMATISER LES DÉCISIONS QU'AUCUN HUMAIN NE PEUT PRENDRE ASSEZ VITE.
POURQUOI CE SERVICE
DES DONNÉES AUX DÉCISIONS.
Vos données contiennent déjà des motifs sur vos clients, vos opérations et votre performance. Nous construisons des modèles qui transforment ces motifs en prédictions et en décisions utilisables par votre business.
CAPACITÉS ML
LA DATA VOUS DIT CE QUI S’EST PASSÉ. LE ML VOUS DIT CE QUI VA SE PASSER.
PRÉDICTION
Prédire les résultats futurs à partir des motifs historiques et des signaux actuels.
CHURN CLIENT – PANNE D’ÉQUIPEMENT – PROBABILITÉ DE CONVERSION – ÉVÉNEMENTS DE RISQUE
RECOMMANDATION
Utiliser le comportement et le contexte pour recommander le produit, le contenu, le service ou la prochaine action la plus pertinente.
PRODUITS – CONTENUS – NEXT BEST OFFER – EXPÉRIENCES PERSONNALISÉES
SCORING
Attribuer un score à chaque cas pour que les équipes priorisent leurs décisions de façon cohérente et à l’échelle.
LEADS – CRÉDIT – RISQUE – PROPENSION – VALEUR CLIENT
SEGMENTATION
Identifier des groupes pertinents à partir des caractéristiques et des comportements réels.
SEGMENTS – CLUSTERS COMPORTEMENTAUX – RFM – GROUPES DE RISQUE – PROFILS D’AUDIENCE
PRÉVISION
Prévoir la demande, les ventes, le chiffre d’affaires ou les besoins en ressources.
DEMANDE – VENTES – CHIFFRE D’AFFAIRES – STOCKS – RESSOURCES
DÉTECTION D’ANOMALIES
Détecter les comportements, transactions, activités ou performances inhabituels qui méritent attention.
FRAUDE – ANOMALIES OPÉRATIONNELLES – PROBLÈMES QUALITÉ – TRANSACTIONS INHABITUELLES
COMMENT NOUS TRAVAILLONS
VOUS APPORTEZ LA QUESTION MÉTIER. NOUS NOUS OCCUPONS DU MACHINE LEARNING.
Pas besoin d’arriver avec un algorithme, un modèle ou une spécification data science. Nous partons de la décision que vous voulez améliorer et déterminons si vos données peuvent la soutenir.
01 DÉCOUVERTE
UN CAS D'USAGE, UNE CIBLE MESURABLE.
Nous clarifions ce que le modèle doit prédire, recommander, scorer, segmenter, prévoir ou détecter, et vérifions si vos données peuvent le soutenir.
02 POC
PROUVÉ SUR VOS DONNÉES RÉELLES.
Nous préparons les données, construisons les features, entraînons les modèles et validons la performance sur de vrais exemples métier. Si la cible n’est pas atteinte, vous n’allez pas plus loin.
MODÈLE VALIDÉ + MÉTRIQUES DE PERFORMANCE
03 PRODUCTION
LÀ OÙ LE RÉSULTAT EST UTILISÉ.
Nous connectons le modèle à l’application, l’API, le CRM, l’ERP, le tableau de bord ou le workflow où sa sortie sera réellement utilisée.
LE ML DANS VOTRE ENVIRONNEMENT MÉTIER
04 EXPLOITATION
ÇA RESTE UTILE.
Nous surveillons la performance et la dérive des données, et ré-entraînons quand c’est nécessaire.
UN MODÈLE CONÇU POUR RESTER UTILE EN PRODUCTION
Cas d'usage réels
« Quels clients risquent le plus de partir ? »
Signalés 30 à 60 jours avant leur départ : l'équipe intervient avec la bonne offre
Prédiction
Ce qui va arriver
Prévision
Combien, quand
Détection d'anomalies
Ce qui détonne
Scoring
Quoi prioriser
Recommandation
Quoi proposer
Segmentation
Quels groupes existent
TRAVAILLER AVEC STEPS
PAS BESOIN D'UNE ÉQUIPE DATA SCIENCE POUR DÉMARRER.
Nous prenons en charge la complexité technique pendant que votre équipe reste concentrée sur la décision métier que le modèle doit améliorer.
PARTIR DES DONNÉES QUE VOUS AVEZ DÉJÀ
Nous évaluons vos bases, applications, fichiers, APIs et historiques existants avant de vous demander de construire quoi que ce soit de nouveau.
PROUVER AVANT DE PASSER À L’ÉCHELLE
Quand c’est pertinent, nous validons le cas d’usage sur données réelles avant d’investir dans l’intégration complète.
MESURER AVANT DE S’ENGAGER
Vous voyez comment le modèle performe contre des critères de succès définis avant de décider jusqu’où aller.
INTÉGRER, PAS REMPLACER
Le ML peut travailler derrière les systèmes que vos équipes utilisent déjà : CRM, ERP, applications, APIs et tableaux de bord.
GARDER L’HUMAIN AUX COMMANDES
Le modèle recommande, score ou signale. Les règles métier décident quand une personne revoit le résultat.
FAIRE DURER
Supervision, détection de dérive et ré-entraînement sont prévus dès le départ, pas après le lancement.