Data Science & IA

Retirer le meilleur de vos données

Identifier des modèles et établir des prévisions à l’aide de données, d’algorithmes, de techniques d’apprentissage automatique et d’IA

Les termes d’Intelligence Artificielle, de Big Data, de Machine Learning fleurissent au sein des projets menés par tous les acteurs, publics ou privés. Tous ces termes sont mis sous l’ombrelle de la data science.

La data science est l’un des domaines les plus passionnants à l’heure actuelle car les entreprises possèdent un trésor de données. La technologie moderne a permis la création et le stockage de quantités croissantes d’informations, ce qui a fait exploser le volume de données. On estime que 90 % des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années. Mais ces données se trouvent souvent dans des bases de données et des lacs de données sans être exploitées.

La richesse des données collectées et stockées par ces technologies peut apporter des avantages qui vont transformer les entreprises et les sociétés du monde entier, mais uniquement si nous pouvons les interpréter. C’est là qu’intervient la data science.

La science des données se définit comme un processus qui consiste à utiliser des algorithmes, des méthodes et des systèmes pour extraire des connaissances et des éclairages à partir de données structurées et non structurées. Elle applique des analyses avancées et l’apprentissage automatique pour aider les utilisateurs à prévoir et optimiser les résultats de leur entreprise.

La data science est utilisée dans tous les services d’une entreprise (marketing, commercial, production, ressources humaines, etc.) et à plusieurs fins :

L’analyse prédictive, considérée comme un type d’exploration de données, est un domaine de l’analyse statistique qui extrait l’information à partir des données, pour prédire les tendances futures et les motifs de comportement. Cela peut par exemple être lié à un comportement d’achat sur un produit donné.

L’optimisation des processus grâce à la data science se révèle être un véritable gain de productivité et d’efficacité dans de nombreux secteurs, notamment dans les services marketing et Supply Chain. Cela peut permettre de résoudre des problèmes opérationnels complexes de gestion de production ou d’entrepôt, optimiser la performance dans un environnement contraint, mieux prédire les volumes, etc.  Le potentiel d’optimisation de la Supply Chain est immense, dans un univers où la donnée existe et devient de plus en plus accessible.

L’automatisation prend de plus en plus d’ampleur dans notre société : automatisation de processus, automatisation de la data, automatisation des tâches, automatisation des tests… Tout nous conduit vers une augmentation importante de l’automatisation afin de réduire le risque d’erreur produit par l’humain. Cela peut aller jusqu’à la construction d’une voiture autonome en appliquant les méthodes d’analyse d’images.

La création de nouvelles données par exemple avec l’utilisation des GAN. Un GAN ou Generative Adversarial Network (réseau antagoniste génératif) est une technique d’intelligence artificielle permettant de créer des imitations parfaites d’images ou autres données.

Comment optimiser ses processus avec la science de la donnée ?
Comment réaliser de l’analyse prédictive grâce à la data science ?
Comment la data science permet d’automatiser les actions sans valeur ajoutée ?
Pourquoi la data science permet de créer des données ?

Calculer le taux de perte de clients en analysant les données collectées afin que le marketing puisse prendre des mesures pour les retenir

Renforcer l’efficacité en analysant les tendances du trafic, les conditions météorologiques et d’autres facteurs, de sorte que, par exemple, les sociétés de logistique puissent améliorer les vitesses de livraison et réduire les coûts

Améliorer le diagnostic en analysant les données des analyses médicales et des symptômes afin que les médecins puissent détecter les maladies plus tôt et les traiter plus efficacement

Optimiser la Supply Chain en prédisant quand l’équipement tombera en panne

Détecter la fraude dans les services financiers en reconnaissant les comportements suspects et les actions anormales

Améliorer les ventes en créant des recommandations pour les clients en fonction des achats précédents

Vos besoins autour de la data science et de l’IA

Les usages réels de la data science sont nombreux et concernent aussi bien les services, l’industrie et l’agriculture. Nul besoin de s’appeler Google ou Amazon pour tirer de la valeur de ses données : toute entreprise ayant numérisé en partie ses processus sera susceptible de tirer profit de ces approches, pour peu qu’elle dispose de données suffisamment volumineuses et diversifiées.

Les entreprises utilisent la data science pour améliorer leurs produits et services et ainsi leur conférer un avantage concurrentiel.

Le marketing, la production, les achats, les opérations, la distribution, la fraude ou encore la finance, sont les fonctions de l’entreprises concernées par cette promesse de valeur.

De nombreuses entreprises ont fait de la data science une priorité et investissent massivement dans ce domaine. Disposer de solutions en sciences des données permet de doter son entreprise de nouvelles avancées en termes d’IA, d’apprentissage automatique et d’automatisation permettant un gain de productivité certain.

L’offre de notre ESN pour accompagner votre stratégie en data science et le déploiement de l’IA

Nous sommes convaincus que la mise en place d’une stratégie en data science doit avant tout répondre à des enjeux métiers car ce sont des projets d’entreprise avant d’être des projets IT.

Les projets de data science comportent généralement une phase d’exploration et de recherche consistant soit à tester de nouvelles modélisations, soit à tester l’intégration de nouvelles données. Cette phase nécessite à la fois une expertise métier importante et une capacité technique à intégrer des données issues de diverses sources, dans divers formats, le tout dans des cycles courts propre au processus analytique. Cette spécificité implique de nouveaux modes de collaboration itératifs courts entre la DSI et les métiers pour permettre à la data science de révéler son potentiel.

Ainsi, lancer une initiative en data science nécessite de multiples ressources qualifiées, aux profils divers, avec des compétences éprouvées, tant métier que techniques, tout en relevant des défis organisationnels. Être accompagné d’experts est essentiel pour la réussite du projet.

Nos collaborateurs Data Scientist, Data Analyst, Chef de projet Data, Data Engineer… vous accompagnent sur le cycle de vie complet de la science des données.

Expertise en matière de données critiques et sensibles

Nous avons l’expérience des contextes de très fortes confidentialités, sécurités et contraintes légales autour des données.

Expérience en projets d’envergure pour tous types de secteurs d’activité

Nous sommes référencés « data science » sur plusieurs grands comptes et intervenons dans tous types de secteurs : banque, média, industrie, télécom, pharma, retail, assurances, transports, énergie.

Technologie moderne de science des données

Nous avons une connaissance approfondie des technologies de prévision et d’optimisation vous garantissant une meilleure prise de décision.

Les prestations et les services de notre ESN autour de la data science pour répondre à vos besoins de modélisation de données

Nos consultants et nos chefs de projets vous accompagnent en toute objectivité sur toutes les facettes de votre projet en data science : nous n’avons pas de partenariat avec des plateformes de science des données référencées sur le marché.

Nos solutions en science des données dotent votre entreprise de nouvelles avancées en matière d’IA, d’apprentissage automatique et d’automatisation, afin d’accompagner le cycle de vie complet de la science des données, depuis la préparation et l’exploration des données jusqu’à la création, le déploiement, la gestion et la surveillance des modèles.

Notre expertise en datas critiques et sensibles, nous confère une connaissance pointue des outils du marché et vous permet ainsi d’avoir l’assurance de mener à bien votre stratégie en data science & IA.

Comment être accompagné par une ESN autour de mes projets de data science ?

Audit et conseil

Audit de l’existant, aide à la sélection des outils data science adaptés à votre contexte, définition du projet

Par quelle SSII être assisté pour construire une vision data driven ?

Préparation et exploration des données

Idéation et définition de cas d’usage data driven, accompagnement méthodologique et technique, assistance fonctionnelle et technique pour répondre par le traitement et l’analyse des données aux problématiques métiers

Quelle ESN sélectionner pour ses missions dans le domaine du machine learning ?

Création, déploiement, gestion et surveillance des modèles de machine learning

Modèle de classification binaire, modèle de classification multiclasse, modèle de régression, modèle de non-régression…

Nos technologies, outils et langages dans le cadre de la mise en place de vos projets en data science & IA

Notre ESN utilise Python

Python

Nos consultants maîtrisent R

R

Notre SSIO utilisent Julia dans ses projets data

Julia

Nous mettons à profit Tableau Public dans nos projets de data science

Tableau Public

Apache Spark

Apache Spark

RapidMiner et la Data Science

RapidMiner

Nos CdP sont experts de Knime

Knime

Nous utilisons QlikView dans nos projets data science

QlikView

Au sein de notre ESN, nous maitrisons Splunk

Splunk

Nos chefs de projets sont experts de Dataiku

Dataiku

Les consultants de notre ESN maitrisent Alteryx

Alteryx

IBM Cloud Pak for Data

IBM Cloud Pak for Data

Nous utilisons SAS dans notre SSII

SAS

MathWorks est utilisé par notre SSII

MathWorks

Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Oracle Cloud Infrastructure Data Science

Tensorflow pour la Data Science

Tensorflow

Hadoop est mis à profit de nos projets autour de la science de la donnée

Hadoop

Nos profils autour de la science des données et de l’IA

Data Scientist

Data Engineer

Data Analyst

Chef de projet Data

Développeur RPA

Consultant Data

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