Anticiper la demande saisonnière
Les commandes varient fortement selon la saison et les promotions.
Exploitation de modèles statistiques et de machine learning pour répondre à vos questions métier et travailler sur la prédiction de vos indicateurs.
- Explorer et préparer les données disponibles
- Construire et évaluer les modèles
- Interpréter les résultats avec les experts métier
Des cas d'usage concrets.
Repérer les factures atypiques
Certaines factures présentent des montants inhabituels, détectés trop tard.
Quels signaux permettent d'anticiper l'évolution de nos indicateurs ?Rendez-vous
Vérifier ce que les données permettent
Prévoir une demande, segmenter une clientèle ou repérer des anomalies suppose de disposer de données adaptées. L'exploration mesure leur couverture, les valeurs manquantes et les biais possibles. Elle permet aussi de vérifier qu'un modèle apporte davantage qu'une règle métier simple ou qu'une moyenne historique.
Évaluer avant de mettre en production
L'apprentissage et l'évaluation utilisent des jeux de données séparés pour éviter de confondre mémorisation et capacité de prédiction. Les métriques sont choisies selon le coût des erreurs pour votre activité. Une fois le modèle retenu, son actualisation, sa surveillance et l'interprétation des résultats doivent être organisées.
Questions fréquentes
Combien de données faut-il ?
Il n'existe pas de seuil universel. La quantité utile dépend du phénomène observé, de sa variabilité et du modèle envisagé. La qualité, l'historique et la représentativité comptent autant que le volume.
Une prévision peut-elle être garantie ?
Non. Une prévision comporte une incertitude et dépend des conditions représentées dans les données. Nous explicitons les limites et comparons les résultats à une référence pour éclairer la décision.