Contexte et défi
L’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning ne sont plus de simples concepts futuristes, mais sont devenus des outils fondamentaux qui sont mis au service de toutes les fonctions de l’entreprise.
La prise de décision dans des fonctions telles que la Supply Chain, les forces de vente, la finance, les approvisionnements, les ressources humaines et la maintenance s’appuie de plus en plus sur des volumes importants de données qui, à l’état brut, recèlent un potentiel inexploité. Les techniques de Data Science permettent de tirer parti des données structurées et non structurées, révélant également des corrélations avec des sources d’information externes.
La mise en œuvre de techniques d’Analytics et de modèles Machine Learning permet aux entreprises d’améliorer considérablement leurs performances tout en transformant les processus pour réduire le temps consacré aux tâches manuelles répétitives et le rediriger vers des tâches à forte valeur ajoutée.
Mobiliser des équipes combinant sens métier et expertise Data permet de développer des solutions pragmatiques, facilement déployables et évolutives.
Notre approche
Notre équipe d’experts composée de Data scientists, Data engineers, et Data analysts aide nos clients à tirer parti d’une expertise historique dans les opérations, alliées à des compétences technologiques et en Data science. Nous donnons à nos clients les moyens de démarrer des projets d’IA avancés, et mieux relever les défis du monde réel.
Nous appliquons nos modèles de Machine Learning et d’Analytics avancés à plusieurs cas d’usage, parmi lesquels :
- Prévision des ventes
- Prévision de l’activité logistique
- Merchandising et optimisation de l’assortiment
- Prévision des délais de livraison des fournisseurs et de la distribution
- Sourcing RH et optimisation du recrutement
- Modélisation des coûts standards et gestion des marges
- Prévision des défauts de qualité dans les environnements de production et optimisation des paramètres
- Simulation d’inventaire et optimisation des paramètres MRP/DRP
- Modélisation de l’impact environnemental