FORECASTING & DATA SCIENCE

Prédiction & machine learning
calibrés sur vos données.

  • Anticipation basée sur vos données historiques
  • Réduction de l'incertitude décisionnelle
  • Affinement progressif des prédictions
  • Modélisation calibrée sur vos cas d'usage
Découvrir notre méthodologie
0 25 50 75 100 Aujourd'hui Jan Fév Mar Avr Mai Jun Jul 95% précision Données réelles Prédiction
-30% stock dormant
15% coûts optimisés
Résultats mesurés

Machine learning & forecasting
pour le retail, la logistique, la finance.

95%

précision sur les prévisions de ventes

-30%

de stock dormant

15%

optimisation des coûts

Cas d'usage

Où la prédiction fait la différence.

Prévision des ventes & forecasting retail

Modèles de forecasting IA qui anticipent votre chiffre d'affaires semaine par semaine, magasin par magasin, SKU par SKU. XGBoost, Prophet, SARIMA — précision moyenne de 95%.

Optimisation des stocks & réapprovisionnement

Réduisez ruptures et sur-stock grâce à des modèles ML intégrant saisonnalité, promotions, météo et facteurs externes. Jusqu'à -30% de stock dormant.

Prédiction de la demande & demand planning

Anticipez la demande réelle client pour adapter production et approvisionnements. Intégration native avec vos outils ERP, WMS et Supply Chain.

Scoring client, churn prediction & segmentation

Identifiez vos meilleurs clients, anticipez le churn avec des modèles de survie, personnalisez vos offres par segment. Connecté à votre CRM.

Notre méthodologie

Du besoin au modèle en production.

01

Audit & cadrage

Un appel ciblé pour comprendre votre contexte, vos données disponibles et vos ambitions. Nous évaluons la pertinence d'une approche machine learning et identifions les modèles les plus adaptés à votre cas d'usage.

02

POC & MVP

Nous construisons une première version fonctionnelle en 4 à 6 semaines sur un périmètre restreint. Ce pilote valide l'hypothèse technique, mesure la précision du modèle prédictif et sécurise l'investissement avant le passage à l'échelle.

03

Déploiement & intégration

Passage à l'échelle : API de prédiction, intégration ERP/CRM, dashboards de monitoring. Formation des équipes et suivi de la performance du modèle en production.