Technologie · Data science et ML
La plupart des données d’entreprise se trouvent dans des tables, souvent des centaines, voire des milliers. Nous utilisons la data science et le machine learning pour transformer ces données, et les séries temporelles qu’elles contiennent, en prévisions, en prédictions et en décisions.
La data science extrait des enseignements de vos données ; le machine learning apprend de ces données pour faire des prédictions.
Les données tabulaires sont faciles à collecter et à lire, mais en tirer des enseignements devient plus difficile à mesure que les tables se multiplient. Le machine learning identifie les motifs qui les traversent.
Les séries temporelles ajoutent un ordre explicite à vos observations. Modéliser cette structure est indispensable pour des prévisions précises.
De la valeur vie client aux pannes de machines, les modèles transforment les données historiques en prédictions sur lesquelles vos équipes peuvent agir.
Les objectifs types que nous aidons les entreprises à atteindre grâce à la data science et au machine learning.
Estimez la valeur future de chaque client pour cibler vos efforts d’acquisition et de fidélisation.
Comprenez les taux d’attrition et identifiez les clients les plus susceptibles de partir.
Recommandez à chaque client des produits pertinents selon son comportement et son historique.
Des prévisions fondées sur des séries temporelles qui tiennent compte de plusieurs séries et de leurs interdépendances.
Anticipez le moment où un équipement nécessite une intervention, avant qu’il ne tombe en panne.
Détectez les transactions et activités frauduleuses dans vos données.
Classez et filtrez automatiquement les messages indésirables.
Automatisez la saisie des données que vos équipes tapent aujourd’hui à la main.
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projet
800+variables issues de 14 sources de données
Un modèle de machine learning qui prédit le défaut des emprunteurs et automatise entièrement l’analyse des demandes de crédit. Il améliore la qualité du portefeuille de prêts et ramène le délai de décision de plusieurs heures à quelques secondes.
Lire l’étude de cas
Par trajet note de conduite et remise personnalisée
Un modèle de deep learning qui analyse les données télématiques du téléphone des conducteurs pour identifier leur comportement au volant, noter chaque trajet et calculer des remises personnalisées ainsi que des conseils de conduite sûre.
+5 % de diversité des contenus consommés par les utilisateurs
Un système de recommandation personnalisé qui apprend les habitudes de consommation et les préférences de chaque utilisateur sur des contenus médias variés, pour aider un groupe média à accroître l’engagement, la fidélisation et la valeur vie client.
1M+ biens immobiliers analysés pour entraîner le modèle
Un outil de machine learning qui estime le prix des biens, suit les tendances du marché et repère les offres intéressantes. Il a guidé environ 20 millions d’euros d’investissements immobiliers.
11,3 % taux d’attrition après les nouvelles stratégies de fidélisation
Un modèle de machine learning qui apprend le comportement des joueurs pendant la partie et prédit leur probabilité d’attrition sur un horizon donné, pour que la plateforme applique la stratégie de fidélisation la plus adaptée.
Une démo, beaucoup de prestataires savent la construire. Le plus difficile est de faire fonctionner l’IA de façon fiable sur des données réelles, dans de vrais processus métier, et cela demande un autre type d’équipe.
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets, et toute l’équipe travaille avec la même exigence scientifique.
Chaque projet avance par étapes pour limiter les risques, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux approches qui ont fait leurs preuves sur vos données.
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus par une seule équipe, donc rien ne se perd dans les passages de relais entre prestataires.
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master en IA, reconnaissance de formes et imagerie numérique ; plus de 7 ans d’expérience en traitement d’images et en vision par ordinateur, avec publications.
Enrique Fernández, M.Sc. Expert ML senior Master en robotique et mécatronique ; conçoit et déploie des solutions d’IA complexes, notamment en vision par ordinateur et en NLP.
Peter Luck, M.Sc. Consultant IA Master en Business Engineering et informatique ; chef de produit et chef de projet pour des produits de machine learning.
“AI Superior a fait preuve d’un réel engagement pour nous livrer des solutions de grande qualité.”
Amélioration et maintenance de l’infrastructure de données d’une société de solutions de crédit : pipelines de données, modèles de ML et rapports sur mesure.
“AI Superior a répondu avec beaucoup d’attention à tous nos besoins et les a pris en compte dans le projet.”
Développement de modèles d’IA et d’un tableau de bord pour un programme pilote de détection de déchets sur des images de drones.
“J’apprécie leur approche, leur expertise et la qualité des informations qu’ils fournissent.”
Conseil en IA et en machine learning pour identifier les bons cas d’usage d’une entreprise de web design et de graphisme.
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable, et vous ne décidez de la suivante qu’après avoir vu la précédente fonctionner. Vous gardez la main sur le périmètre et le budget.
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données, de quoi décider en connaissance de cause s’il faut investir
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
Nous examinons les résultats avec vous et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Ce que la solution a apporté et ce qu’il faut améliorer ensuite
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council 
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards 
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch 
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch 
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch 
Clutch Global Automne 2023 · Clutch 
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch 
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch 
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms 
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer 
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest La data science vise à extraire des enseignements des données que vous fournissez. Le machine learning vise à apprendre de ces données pour faire des prédictions. La plupart des projets combinent les deux.
Les données tabulaires sont le type de données d’entreprise le plus courant et une bonne base pour le machine learning. La difficulté tient généralement au volume et à la dispersion entre de nombreuses tables, et c’est là que la data science est utile.
Une série temporelle ajoute un ordre de dépendance explicite entre les observations. Cette structure, ainsi que les jeux de données comportant de nombreuses séries différentes, ajoutent de la complexité, mais en tenir compte est indispensable pour des prévisions précises.
Entre autres : prédiction de la valeur vie client, recommandations de produits, suppression de la saisie manuelle, analyse et prévisions financières, maintenance prédictive, détection de spam et de fraude, et analyse de l’attrition client.
Oui. Nos projets utilisent aussi des données de capteurs, des cartes et des images médicales, par exemple pour l’assurance à l’usage à partir de la télématique des smartphones, la tarification des zones urbaines et la mesure des tissus oculaires par IRM.
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
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