Conception et déploiement de modèles prédictifs sur mesure : prévision de demande, maintenance prédictive, scoring, détection d'anomalies.
Qu'est-ce que c'est ? À quoi ça sert ?
Les systèmes prédictifs sont des modèles d'IA qui apprennent de vos données historiques pour anticiper ce qui va se passer : prévoir une demande, détecter une anomalie, classer un client, anticiper une panne, optimiser un planning.
C'est la famille d'IA la plus ancienne et la mieux maîtrisée, avec un retour sur investissement souvent rapide et mesurable. L'industrie est en tête des secteurs expérimentateurs en France.
Nous concevons des modèles sur mesure à partir de vos données réelles, et nous suivons leur performance dans le temps.
Un projet de système prédictif réussit ou échoue sur des questions concrètes : disposez-vous d'un historique de données suffisant et fiable ? Quelle décision opérationnelle la prédiction doit-elle déclencher ? Quel taux d'erreur êtes-vous prêt à tolérer ? Vos données peuvent-elles changer brutalement (saisonnalité, crise, lancement) ?
Nous commençons par là, pas par le choix d'un algorithme. La modélisation et le déploiement viennent après, sur vos données réelles et dans votre système d'information. La performance d'un modèle prédictif se dégrade dans le temps : nous mettons en place dès le départ les outils pour la surveiller et la corriger.
Prévision, optimisation, détection : la palette des usages prédictifs couvre la quasi-totalité des fonctions d'une PME ou ETI. Reconnaître au moins un de vos besoins dans cette liste, c'est le point de départ d'une conversation utile.
Prévision de demande et planification commerciale
Maintenance prédictive sur équipements industriels
Détection de fraude sur transactions financières
Scoring de crédit et évaluation du risque client
Prédiction de churn et risque de désabonnement
Optimisation des stocks et réapprovisionnement
Pricing dynamique en fonction du marché
Segmentation client pour le marketing
Prévision d'affluence et planification des équipes
Détection d'anomalies dans les données industrielles
Estimation des durées et délais de réalisation
Prévision des pannes machine et défauts qualité
Optimisation des tournées et de la logistique
Détection de fraude documentaire et d'identité
Prédiction du turnover et de l'attrition RH
Scoring de leads et qualification commerciale
Prévision de consommation énergétique
Optimisation de la programmation et des plannings
Recommandation produit et contenu personnalisée
Système prédictif sur infrastructure on-premise souveraine
scikit-learn
XGBoost
LightGBM
CatBoost
PyTorch
TensorFlow
Keras
Prophet
sktime
Darts
statsmodels
Dataiku
MLflow
W&B
Hugging Face
Docker
OR-Tools
Gurobi
Artelys
pandas
NumPy
Polars
DuckDB
PostgreSQL
Streamlit
Plotly
FastAPI
Python
R
SQL
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