Data et machine learning

Partir de la décision à améliorer

Un modèle n’est pertinent que s’il rend une décision plus rapide, plus précise ou moins coûteuse. Nous commençons donc par la décision métier, puis nous vérifions si les données disponibles permettent réellement de l’outiller.

Nos domaines d’intervention

Systèmes prédictifs

Prévision de la demande et de l’affluence, estimation de consommations, scoring, détection d’anomalies ou maintenance prédictive. Les modèles sont comparés à votre pratique actuelle, pas seulement à une métrique abstraite.

Recherche opérationnelle et optimisation

Planification, ordonnancement, tournées, allocation de ressources et dimensionnement de capacités. Nous traduisons vos contraintes métier en un problème calculable puis produisons une solution exploitable.

Computer vision

Détection d’objets, segmentation, OCR, contrôle qualité ou sécurité sur image et vidéo. Les modèles sont ajustés à vos conditions réelles de capture et à vos seuils de décision.

Data engineering

Pipelines de collecte et de transformation, qualité des données, entrepôts et gouvernance. Ces fondations alimentent vos modèles, vos indicateurs et vos futurs agents avec des données fiables.

Notre méthode

Nous construisons une trajectoire mesurable, depuis la décision métier jusqu’au suivi du modèle en production.

1. Décision et gain attendu — nous définissons la sortie utile et son seuil de rentabilité.
2. Audit et baseline — nous évaluons le volume, la profondeur et la qualité des données.
3. Comparaison d’approches — plusieurs familles de méthodes sont testées avec un protocole reproductible.
4. Validation métier — les résultats sont confrontés aux décisions passées et aux contraintes des équipes.
5. Intégration — le modèle rejoint les API et interfaces déjà utilisées.
6. Suivi — précision, dérive et qualité des données sont contrôlées dans la durée.

L’objectif n’est pas d’obtenir le modèle le plus complexe, mais la meilleure décision possible dans vos contraintes de coût, de délai et de fiabilité.

Réalisations

Nos réalisations couvrent notamment la prévision de volumes, la détection d’anomalies, l’optimisation de ressources et l’analyse d’images. Chaque étude de cas publiée précisera la baseline, le protocole de validation et le résultat observé.