Notre expertise pour votre innovation

Vos besoins

Vous êtes convaincus de l’intérêt de valoriser vos données (massives) stockées dans vos systèmes d’information. Vous êtes dépourvus de ressource en interne pour exploiter ces données.
Nos experts s’engagent à vos côtés pour identifier et adresser vos besoins.

accelerer

Accélérer votre croissance et/ou votre compétitivité

ameliorer

Améliorer vos produits / services

moderniser

Moderniser vos processus métiers

Nos solutions et savoir-faire

Nous vous apportons notre expertise en statistique, analyse de données, machine learning et intelligence articifielle pour valoriser vos données.
Selon le projet, nous vous restituons des programmes et/ou logiciels à intégrer dans votre SI, des rapports statistiques avec interprétations et recommandations, des supports de dataviz pour vos besoins de communication, etc.
Vous mettez en place et utilisez les solutions fournies pour de la création de valeur immédiate.

Notre expertise repose sur la maitrise d’outils open source fiables et performants (R et Python notamment).
Notre savoir-faire couvre par exemple :

Votre secteur

La valorisation des données s’adressent à tous les secteurs d’activité et tous les projets ‘data’ qu’ils soient ‘smart’, ‘big’, ‘open’ ou tout simplement ‘small’.

energie

Energie / Environnement

technologie

Technologie

transport

Transport

industrie

Industrie

marketing

Marketing

banque

Banque / Assurance

service public

Service public

sante

Santé

Déroulement d’un projet de data science

Nous intervenons dans l’intégralité du projet, de l’origine (identification du besoin) jusqu’au déploiement et la formation des équipes.

idea

Définition du problème

idea

Acquisition & Stockage

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Exploration & Transformation

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Analyse & Modélisation

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Optimisation & Prédiction

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Visualisation & Déploiement

  1. Définition du problème : Que veut-on faire ? Quelle est la population cible ? Quelles sont les sujets concernés ? Cette étape aboutit a une étude préalable.

  2. Acquisition & Stockage : Quelles sont les données a disposition: internes ou externes ? Collecte et construction des bases de données exploitées par les modèles.

  3. Exploration & Transformation : Fiabilisation des données. Elaboration des indicateurs pertinents. Diminution du nombre de variables et du nombre de modalités. Segmentation de la population.

  4. Analyse & Modélisation : Description des données. Elaboration des modèles et évaluation de leur performance. Choix des meilleurs modèles.

  5. Optimisation & Prédiction : Test et validation des modèles. Construction de nouveaux indicateurs. Prédiction des futures observations.

  6. Visualisation & Déploiement : Visualisation finale. Déploiement des modèles dans le SI. Formation des utilisateurs. Suivi et enrichissement des modèles.

Quelques exemples de réalisation

social media

Social media analytics, un cas d'usage sur Twitter

cartographie

La cartographie comme outil de prospection commerciale

laboratoire

Evaluation de l'alignement statistique de laboratoire d'analyses

IoT

Extraction de pattern (motifs) provenant de capteurs IoT

metrologie

Elaboration de guides métrologiques pour l'instrumentation