Faites parler vos données

La moitié des entreprises exploite seulement moins de 25% des données collectées et analysées.

L’analyse de données peut apporter de nombreux avantages pour les entreprises. Cependant, aujourd’hui, seul 25 % de celles-ci sont exploitées. Le reste de cette masse de données est inexploitée à cause du manque d’expérience et de compétences, d’après une étude menée par Usine Digitale. L’analyse de l’ensemble des Big Data peut permettre de découvrir de nouvelles tendances, des patterns et des manières d’utilisation intéressantes. Les Big Data s’avèrent très important en termes de productivité, de rentabilité et d’efficacité pour les entreprises, leur permettant d’apporter de grandes opportunités à saisir.

Nous avons constaté un véritable besoin d’exploiter et d’analyser les Big Data via des outils SAAS. Persuadés d’avoir trouvé plusieurs nouvelles manières efficaces d’analyser les données, dont dispose l’entreprise, en ayant considéré leur volume, auquel s’ajoutent les informations comportementales des utilisateurs et ceux d’open source.

Automation de Machine Learning

Comment intégrer une fonction d’adaptation automatique à une application face à des problèmes concrets ?

L'apprentissage automatique consiste à automatiser au fur et à mesure l'application à des problèmes concrets. Dans l’application d'apprentissage automatique typique, les praticiens disposent d'un jeu de données constitué de points d'entrée sur lesquels ils se forment. Les algorithmes ne peuvent pas être appliqués à toutes les données brutes. 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 dépassent souvent les capacités des non-experts. AutoML a été proposé comme une solution basée sur l'intelligence artificielle afin de relever les défis sans cesse grandissants de l'application de la machine Learning. L'automatisation du processus de l'application présente des avantages, des solutions plus simples et la création plus rapide de ces solutions.

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Comment ça fonctionne

Nous proposons des solutions concrètes pour améliorer la qualité du voyage des passagers en France. Nous enquêtons sur les conditions de voyage au sein des différents moyens de transport français. Ainsi, à l’aide de nos jeux de données, nous appliquons le concept de Machine Learning (apprentissage automatique) et nous établissons des modèles prédictifs. Nous utilisons des algorithmes pour déterminer le nombre de passagers sur le système de transport public afin de faciliter l'analyse des différents « use cases » possibles qui sont en lien direct avec les transports publics.

Use-Cases

Prédiction de fraude

Chaque année la fraude coûte plusieurs centaines de milliers d’euros aux entreprises. Sans compter l’impact négatif en termes d’image qu’elle génère auprès des clients. L'utilisation de la data pour détecter les fraudes est possible mais reste encore très limitée.

Prédiction de rentabilité

Les nombreuses sociétés qui déploient des flottes de trottinettes électriques en libre-service ont pour enjeu l’augmentation de la durée de vie de celles-ci. Chaque engin doit pouvoir 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 la plupart des entreprises envisage 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, d’améliorer la disponibilité et d’optimiser les coûts.

Allocation des ressources

Le problème d'allocation des ressources représente un coût important à de nombreuses sociétés. Elle consiste à déterminer et à optimiser différents besoins actuels afin de déployer le nombre d’employés nécessaire, leurs emplacements, leurs missions, 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 des utilisateurs. L’analyse prédictive, les modèles informatiques et les algorithmes sophistiqués deviennent très importants face au volume gigantesque de données non structurées, afin de mieux cerner le comportement des utilisateurs.

Visualisation de données (cartographie intelligente)

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

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.