Comment intégrer l'apprentissage automatique dans vos logiciels

Data science & machine learning

Vertuoz Data Science Machine Learning

Faciliter vos prises de décisions par l'exploitation des données métiers de votre entreprise.

Vous savez surement que vos données sont précieuses ? Mais savez-vous que l'apprentissage automatique (machine learning) au sein de votre solution logicielle peut-être un allié précieux vis-à-vis de vos concurrents ? On vous explique pourquoi.

 

Les prédictions à votre service

Par l'analyse de vos données - qu'elles soient liées à la segmentation de vos clients, aux volumes de ventes, au chiffre d'affaires, à votre façon de produire… - le machine learning peut vous aider à orienter vos décisions quotidiennes

Couplé à des interfaces statistiques (dashboard) à la lecture simple, votre logiciel peut vous indiquer des probabilités de volumes / de chiffres sectorisés exactement comme vous le souhaitez, ou encore aiguiller votre production

Vous êtes dans l'industrie ? En analysant le passif des dysfonctionnements machines, l'apprentissage automatique détermine les machines/pièces avec les plus fortes probabilités de pannes. Les cas d'applications sont multiples et ne manquent pas.

 

Analyser les comportements et les sources externes pour optimiser vos performances

Le machine learning peut également vous faire gagner du temps au quotidien dans l'utilisation de votre logiciel métier. Par l'analyse du comportement d'utilisation de vos collaborateurs, le système peut suggérer des actions, des valeurs de saisies cohérentes.

Il est également possible d'intégrer des sources externes (météo, densité de population, distances géographiques,…) afin de proposer la bonne information au bon moment à l'aide de l’intelligence artificielle. Votre logiciel devient pro-actif et optimise vos performances.

 

S'adapter au fil du temps

Le premier travail du data scientist/data analyst est souvent d'analyser et comprendre vos données existantes pour construire un ou plusieurs modèles en phase avec vos attentes, propre à votre entreprise et à votre fonctionnement.

Ce qui est vrai aujourd'hui ne le sera surement pas dans quelques temps, car vos données évoluent et que des prises de décisions peuvent être nécessaires afin d'adapter votre stratégie commerciale, vos cibles, vos modes de ventes ou encore votre production.

C'est pourquoi les modèles de machine learning doivent s'ajuster en continu afin de vous proposer des prédictions et des probabilités réalistes. Nous intégrons ce facteur d'importance capitale dans nos réalisations.

 

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