Analyse prédictive et deep learning pour Logistique et chaîne d'approvisionnement

Des données historiques aux signaux prospectifs

La valeur de l'analyse prédictive réside dans la décision qu'elle modifie, pas dans la métrique de précision qu'elle atteint. Un modèle d'attrition est utile lorsqu'il est suffisamment précis pour rendre l'intervention proactive rentable. Une prévision de la demande est utile lorsqu'elle réduit les coûts de stock davantage que ce que coûte l'effort de modélisation. Nous cadrons chaque projet prédictif autour de la décision métier qu'il doit améliorer.

Nous construisons des modèles de régression, de classification, de séries temporelles et de survie selon ce qui est prévu. Arbres à gradient boosting pour les données tabulaires, ARIMA et N-HiTS pour les séries temporelles, réseaux de neurones lorsque la relation est non linéaire et que le volume de données le justifie. Nous évaluons les modèles sur des métriques métier — pas seulement le RMSE ou l'AUC — et incluons des intervalles de prédiction ou des scores de confiance dans chaque sortie.

Le déploiement fait partie du périmètre. Un modèle qui ne tourne que dans un notebook Jupyter ne change pas les décisions. Nous construisons des API de prédiction ou des pipelines planifiés qui alimentent directement vos tableaux de bord BI, vos systèmes opérationnels ou votre infrastructure d'alerting — afin que les prévisions soient visibles quand et où les décisions sont prises.