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De l'analyse descriptive à la décision automatisée. Nous intégrons l'intelligence artificielle pour transformer vos défis complexes en opportunités de croissance.

Discutons de votre projet

Comment l'IA amplifie votre capital data

Analyse augmentée

Détectez les signaux d'alerte — comportements atypiques, risques émergents — que vos audits manuels ne peuvent pas isoler à l'échelle.

Modèles prédictifs sur mesure

Attrition, prévision de demande, scoring client : nous construisons des modèles alignés sur votre contexte et intégrés à votre feuille de route data.

Déploiement opérationnel

Vos modèles ne restent pas dans un Notebook. Nous les intégrons directement dans vos flux de travail pour une prise de décision en temps réel.

Données simulées à titre illustratif

Étude de cas : Prévision de la demande (Distribution)

Un distributeur multi-catégories pilotait ses achats avec des moyennes glissantes — une méthode incapable de capter les pics saisonniers ou l'impact des promotions. En entraînant un modèle de prévision sur 24 mois d'historique, nous avons remplacé l'intuition par une prévision à 30 jours, testée sur l'ensemble des familles de produits.

−23 %

de ruptures de stock

30 j

de visibilité en avance

3×

plus précis qu'une méthode naïve

Prévision de la demande

Réalisé vs prévision du modèle sur 12 mois, avec un horizon de 30 jours sur les 3 prochains mois. La prévision (ligne orange) suit les variations saisonnières que les méthodes classiques lissent.
Réalisé vs prévision du modèle sur 12 mois, avec un horizon de 30 jours sur les 3 prochains mois. La prévision (ligne orange) suit les variations saisonnières que les méthodes classiques lissent.

Précision par famille de produits

Erreur de prévision (MAPE) par famille de produits, méthode naïve vs modèle ML. Plus le score est bas, plus la prévision est précise.
Erreur de prévision (MAPE) par famille de produits, méthode naïve vs modèle ML. Plus le score est bas, plus la prévision est précise.

Ce que ce modèle révèle

  • Le modèle capte les pics promotionnels et les effets saisonniers que les moyennes glissantes lissent — les familles les plus volatiles (Mode, Sport) gagnent jusqu'à 15 points de précision.
  • Un horizon de 30 jours permet aux acheteurs d'émettre des commandes dans les délais fournisseurs réels — une contrainte systématiquement ignorée dans les approches classiques.
  • Sur les 3 premiers mois de déploiement, les ruptures de stock ont diminué de 23 % sans augmentation des niveaux de stock — une meilleure prévision libère du capital, pas seulement de la précision.
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