Faites parler vos données

Intelligence par la data science

La moitié des entreprises n’exploite que moins de 25% des données collectées et analysées.

L’analyse de données peut apporter de nombreuses promesses pour les entreprises. Cependant, aujourd’hui, seuls 25 % de celles qui tentent d’exploiter la masse de données en tirent profit à cause de manque d’expérience et de compétences pour en profiter. C’est ce que révèle une étude menée par Usine Digitale. L’analyse d’ensembles de Big Data peut permettre de découvrir des nouvelles tendances, des patterns, de use cases intéressants. Le Big Data s’avère très important en termes de productivité, rentabilité et efficacité aux entreprises en leur permettant de découvrir des opportunités à saisir. Nous avons constaté donc un véritable besoin d’exploiter et analyser le Big Data via des outils SAAS. Nous sommes persuadés de trouver les nouvelles manières efficaces d’analyse les données, en considérant le volume de données dont les entreprises disposent aujourd’hui, auquel s’ajoutent les données comportementales des utilisateurs et ceux d’open source.

Automation de Machine Learning

L'apprentissage automatique consiste à automatiser de bout en bout l'application de l'apprentissage automatique à des problèmes concrets. Dans une application d'apprentissage automatique typique, les praticiens disposent d'un jeu de données constitué de points de données d'entrée sur lesquels se former. Les données brutes elles-mêmes peuvent ne pas être sous une forme que tous les algorithmes peuvent lui être applicables hors de la boîte. Un expert peut être amené à appliquer les méthodes appropriées de prétraitement, d’ingénierie, d’extraction et de sélection d’éléments qui rendent le jeu de données apte à un apprentissage automatique. Après ces étapes de prétraitement, les praticiens doivent ensuite effectuer une sélection d'algorithmes et une optimisation d'hyperparamètre afin de maximiser les performances prédictives de leur modèle final d'apprentissage automatique. Un grand nombre de ces étapes dépassant souvent les capacités des non-experts, AutoML a été proposé comme une solution basée sur l'intelligence artificielle pour relever le défi sans cesse grandissant de l'application de l'apprentissage automatique. L'automatisation du processus d'application de bout en bout de l'apprentissage automatique présente les avantages de solutions plus simples, de création plus rapide de ces solutions.

Machine Learning Automation
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Comment ça fonctionne

Nous proposons des solutions concrètes pour améliorer la qualité de vie des passagers et des voyageurs en France. Nous explorons comment ces gens voyagent a travers les différents moyens de transport en France. Ainsi, à l’aide de nos jeux de données, nous appliquons le concept de Machine Learning (apprentissage automatique) et nous établissons des modèles prédictifs et nous exécutons les algorithmes qui nous permet de déterminer la charge des passagers sur le système de transport public afin de faciliter l'analyse des différents use cases possibles qui sont en lien direct avec tout ce qui est en rapport avec le transport public.

Use-Cases

Prédiction de fraude

Chaque année la fraude (titre de transport, transition frauduleuse) coûte plusieurs centaines de milliers d’euros aux entreprises. Sans compter l’impact négatif en termes d’image qu’elle génère auprès de vos clients. Il reste que l'utilisation de la data pour détecter les fraudes reste encore très limitée.

Prédiction de rentabilité

Les nombreuses sociétés qui déploient des flottes de trottinettes électriques en libre-service ont l’enjeu à augmenter la durée de vie des trottinettes pour que chaque engin puisse contribuer à générer de la marge au-delà de la période d’amortissement du prix d’achat.

Prédictions sur des pannes, maintenances et accidents

Aujourd’hui Les plupart des entreprises envisagent d’inclure des outils d’analyse prédictive dans leurs activités pour prédire la panne, les accidents et la maintenance. En analysant des données de masse issues des équipements industriels, il est possible d'augmenter l'efficacité de la maintenance, améliorer la disponibilité et optimiser les coûts.

Allocation des ressources

Le problème d'allocation de ressources représente un coût important aux nombreuses sociétés qui   consiste à déterminer et optimiser à différents termes le besoin actuel en le nombre d’employés nécessaires, leur emplacement et leur mission, leur planning de travail etc.

Prédictions sur le comportement des utilisateurs

Aujourd'hui plus que jamais, l'analyse client est primordiale pour vaincre la concurrence et satisfaire le futur besoin d’utilisateur. L’analyse prédictive, les modèles informatiques et les algorithmes sophistiqués deviens très important face aux gigantesques volumes de données non structurées, afin de mieux cerner le comportement d’utilisateur.

Visualisation de données (cartographie intelligente)

Data visualisation est devenue un enjeu important pour les entreprises souhaitant utiliser efficacement les données et prendre les décisions stratégiques. En revanche, cela demande bien souvent une expertise particulière pour extraire les bonnes informations des données brutes.

Avantages clients

Analyse des données

L’analyse prédictive révèle les modèles et les relations entre les données, et rend possible des prévisions de ce qui va se passer à l’avenir - avec une forte probabilité - sur la base de l’historique des bases de données, ainsi que les tendances qui se dessinent. C’est un moyen efficace pour les entreprises de développer de nouvelles sources de revenus et d'accroître l'efficacité professionnelle.

Évaluer les use-cases

Les données constituent davantage encore durant la décennie qui vient, un levier essentiel de la transformation numérique des entreprises et de leurs conditions de création de valeur. L’exploitation des données a déjà fait l’objet d’évaluer des use-cases visant notamment à améliorer la prise de décisions dans des entreprises.

Évaluer la maturité des fournisseurs

Le Data Analytics s’avère être un moteur de la transformation digitale pour les entreprises. Les outils de Business Intelligence par les technologies Big Data donnent la possibilité d’évaluer la maturité de leurs fournisseurs et leurs feuilles de route et fixez des objectifs clairs.

Faire des POC

L’innovation en plupart des entreprises passe souvent par des POC ou preuves concept. L’efficience d’une solution est testée via une réalisation expérimentale, tant du point de vue technique que fonctionnel. Mais de l’innovation à son implémentation concrète, les attentes et le niveau de maturité.

 

Évaluer le BI traditionnel par le Data Science

La data science est une science nouvelle en entreprise. Elle a ses propres règles, méthodologies et modes de fonctionnement qui sont différents de la BI traditionnelle. La data science associée eu Big Data est aujourd’hui sans aucun doute un des tous premiers facteurs d’innovation, et constitue en cela une formidable opportunité pour tous les secteurs d’activité.

 

Intégrer innovation technologique

La Data Analytics est une discipline hybride à l’extrême puisqu’elle regroupe le domaine des statistiques, du Machine Learning et de l’intelligence Artificielle afin de bénéficier de ces avancées, l’entreprise doit s’adapter un plan de conduite à la fois ambitieux et transverse pour lutter contre les freins organisationnels et culturels.

 

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