Service

Apprentissage automatique

Nous concevons et déployons des modèles de machine learning qui transforment vos données en analyses prédictives et en décisions automatisées. Des algorithmes classiques de ML au deep learning, nos solutions sont conçues pour offrir précision, évolutivité et performances réelles.

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Solutions Prédictives

Prévisions de la demande et financières, prédiction du churn, estimation de la valeur client à vie, prévision des pannes d’équipement et moteurs de personnalisation.

Méthodes de Recherche de Produits

Moteurs personnalisés de recommandation, de recherche et de navigation utilisant le deep learning et les modèles Transformers afin d’améliorer la pertinence, les conversions et les revenus.

Détection d’Anomalies

Détection d’anomalies basée sur le machine learning pour la surveillance de l’intégrité financière, la maintenance prédictive, les alertes de défaillance d’équipement, ainsi que l’analyse des fuites de données et des intrusions afin d’assurer une protection 24h/24 et 7j/7 et une réduction des risques.

MLOps & Gestion des Modèles

Cycle de vie ML de bout en bout avec versioning des modèles, processus CI/CD, tableaux de bord de surveillance des dérives de données et des performances des modèles, ainsi qu’un réentraînement continu.

Projets en Vedette

Système de Prévision de la Demande

Portée du projet

Développement d’un système de prévision de la demande basé sur le machine learning pour plus de 15 000 références produits réparties sur 200 points de distribution, intégrant les données météorologiques, événementielles et promotionnelles.

Résultat

Amélioration de la précision des prévisions de 35 %, réduction des ruptures de stock de 40 % et diminution des coûts de stockage de 8 millions de dollars par an.

Plateforme de Détection de Fraude

Portée du projet

Développement d’un système de détection de fraude en temps réel utilisant des modèles ML en ensemble, traitant plus de 500 000 transactions quotidiennes avec apprentissage continu.

Résultat

Détection de 94 % des transactions frauduleuses avec seulement 0,1 % de faux positifs, permettant d’économiser 25 millions de dollars en pertes liées à la fraude.

Clients