Data science & Intelligence artificielle

Nous intervenons sur l’ensemble du cycle de vie d’un projet, depuis la phase d’identification et de définition du business case avec l’analyse du problème posé, l’identification des sources de données et la collecte de données complémentaires.

Nos équipes abordent ensuite la phase de préparation et d’analyse de données (description, sélection, nettoyage, formatage des données pour l’analyse) ainsi que la réalisation de l’étude statistique exploratoire (EDA) et des opérations de normalisation des données.

La phase suivante consiste à modéliser les données avec l’identification des algorithmes et modèles pertinents, l’entrainement des algorithmes, l’évaluation de l’efficacité, l’optimisation en "Trial & Error", AutoML et Dataviz.

Vient enfin la phase d’industrialisation avec la mise en place de chaine d’initialisation pour maitriser le cycle de vie de la donnée (Airflow, MLOps …) et l’intégration au Système d’information à travers des API.

Lors de nos projets, nous choisissons la meilleure combinaison de langages (Python, R, Java), de librairies de machine/deep learning (Spark ML, scikit-learn, TensorFlow, keras), de notebooks (Jupyter) et de plateformes (Knime, H2O.ai & RStudio).

Stratégie & architecture Data

Nous accompagnons nos clients dans la construction et la mise en place de leur Stratégie Data dans le but de transformer leurs données en levier de création de valeur pour leur organisation.

Composées d’expert Data et de spécialistes métiers, nos équipes assistent nos clients dans l’identification des besoins métiers, l’architecture des données et le choix des technologies à mettre en œuvre.

Nous vous offrons par ailleurs, un coaching personnalisé afin de décliner la stratégie dans les différentes directions et à développer la culture data au sein des organisations de nos clients.

Structuration & valorisation des données

La maîtrise et la qualité des données est fondamentale et structurante dans tout projet d’IA et de data. Nous mobilisons tout d’abord nos experts dans les phases de préparation de données en identifiant les sources de données, en collectant toutes les données et en les structurant pour préparer les analyses.

Pendant la phase d’analyse de données, nous transformons les données brutes collectées en mines d’informations utiles à vos cas d’usages métiers.

Enfin, une attention particulière est accordée à la visualisation des données, les résultats sont formatés et mis à disposition de utilisateurs à travers des outils de visualisation de données.

Analyse statistique et exploration de données

En nous appuyant sur les données collectées, nous accompagnons nos clients dans l’utilisation avancée de leurs données afin de booster leur performance.

Nous mettons en place des approches d’analyse prédictive avec des cas d’usage variés comme par exemple l’élaboration de modèles de prévisions (vente, production, …) ou de planification, la détection de signaux faibles, l’analyse de la fraude dans un contexte réglementaire ou enfin l’élaboration de modèles de scoring.

Nos experts conduisent des analyses descriptives avec de la Classification (apprentissage supervisé) et de la Segmentation, du Clustering (apprentissage non supervisé), du Topic modeling, du Sentiment Analysis et enfin de l’analyse de données (log…) Nous avons également développé une expertise et un savoir-faire autour du NLP (traitement de langage naturel) avec par exemple la mise en œuvre de solutions à base de Chatbot & d’agent conversationnel ou encore des solutions d’ OCR – NLP appliqué à l’analyse de document.

Modélisation de données

Nous mettons en œuvre une approche structurée de modélisation des données afin d’identifier les algorithmes et modèles pertinents selon le contexte. Notre approche est par conséquent très liée au contexte client et elle commence par la définition et validation des objectifs métier du client en rapport avec les besoins analytiques recherchés.

Nos équipes entament ensuite une phase de collecte de données suivie d’un profilage et d’une évaluation de la faisabilité et des enjeux de l’intégration. Nous sélectionnons les algorithmes adaptés et nous définissons les métriques de validation pour ensuite effectuer l’entrainement et le test des algorithmes avant d’évaluer l’efficacité du modèle réalisé.

Intégration de modèles IA dans le SI

Une fois la solution data validée, nous procédons à son intégration au sein de votre système d’information afin de pérenniser les traitements de vos données.

En effet, la réussite d’un projet data passe forcément par son intégration dans le système d’information d’une façon fluide et structurée. Le modèle validé doit être disponible simplement aux utilisateurs et doit accéder aux données réelles de production. Les scripts de préparation et nettoyage des données doivent fonctionner en permanence et alimenter en continu les modèles en nouvelles données.