IA APPLIQUÉE

Systèmes Prédictifs

Prédiction de demande, scoring de risque, maintenance prédictive, détection de fraude. Nos modèles prédictifs transforment vos données historiques en avantage compétitif.

01·CAS D'USAGE

Ce qu'on déploie
en production.

Prévision de demande
Scoring de risque crédit
Maintenance prédictive
Détection de fraude en temps réel

02·BÉNÉFICES

Pourquoi ça
fonctionne.

ROI mesurable

Impact chiffré sur vos KPI métier

Temps réel

Scoring en millisecondes pour les cas critiques

Explicabilité

Modèles interprétables pour la compliance

03·STACK

Technologies
utilisées.

XGBoostProphetPyTorchTensorFlowscikit-learn

Du réactif au prédictif

La plupart des entreprises prennent des décisions en réaction aux événements : une machine tombe en panne, un client résilie, un stock est en rupture. Les systèmes prédictifs inversent cette logique en exploitant vos données historiques pour anticiper les événements avant qu'ils ne se produisent. Maintenance prédictive (prévoir quand une machine va tomber en panne pour planifier l'intervention), prédiction de churn (identifier les clients à risque avant qu'ils ne partent), forecasting de demande (ajuster vos stocks et vos ressources) — chaque cas d'usage transforme la donnée en avantage opérationnel concret.

Explicabilité et conformité

Dans les secteurs régulés (finance, santé, assurance), un modèle prédictif ne peut pas être une boîte noire. Quand un modèle refuse un crédit ou détecte une fraude, il faut pouvoir expliquer pourquoi. Nous privilégions les modèles interprétables (gradient boosting avec SHAP values, modèles linéaires contraints) quand la réglementation l'exige, et nous documentons systématiquement les facteurs de décision, les biais potentiels et les limites du modèle pour satisfaire les exigences des régulateurs.

04·FAQ

Questions
fréquentes.

De combien de données historiques a-t-on besoin ?

Cela dépend du signal. Pour la prédiction de demande, 2-3 ans d'historique est un bon minimum pour capter la saisonnalité. Pour le scoring de risque, quelques milliers d'exemples labellisés suffisent avec les bons features. Nous commençons toujours par un audit de vos données pour évaluer la faisabilité avant de lancer un développement.

Qui livre

Derrière chaque mission,
des gens à qui se fier.

Pas une ressource anonyme : un ingénieur senior nommé, embarqué dans vos équipes, qui s'approprie votre métier et s'engage sur ce qu'il livre — du premier contact à la production.

01

La vérité

On sépare le réel du décor, même quand l'honnêteté nous coûte une vente.

02

La réponse

On répond — vite et personnellement — du premier contact à la production.

03

La parole tenue

Ce qu'on annonce, on le livre : en prod, dans les délais, sans mauvaise surprise.

04

Le soin

On s'engage parce qu'on veut bien faire — pas pour facturer des jours.

Toute notre expertise IA

Une expertise IA
de bout en bout.

Du cadrage stratégique à la mise en production : un seul partenaire pour tout le spectre de l'IA d'entreprise.

Un projet en tête ?

Parlons de votre besoin en prédictif — 30 minutes suffisent pour cadrer.