Cabinet de Conseil
en Data Science

Nos équipes Data Science et Big Data accompagne les organisations dans le conseil
et la mise en place de projets de Data Science, Machine Learning et Intelligence Artificielle.

De nouveaux relais de croissance
grâce à la Data Science et l’IA

Explorer l’actif ‘data’ de nos clients en utilisant la data science pour mieux comprendre les données en présence, et trouver de nouveaux contenus ou des sources de croissance.

DataValue Consulting permet à toutes les entreprises, grandes et petites, de bénéficier de l’intelligence artificielle (IA).
Nous construisons des modèles aussi bien à partir de zéro que de l’existant, et nous aidons les clients à chaque étape du parcours de développement de l’IA.

Notre connaissance des techniques de pointe d’apprentissage automatique (ML), de vision par ordinateur (CV) et de traitement du langage naturel (NLP) nous permet de choisir les meilleurs modèles de ML pré-entraînés ou automatiques pour obtenir les réponses dont vous avez besoin.

Vos challenges Data Science & IA

Compréhension des apports de la data science à travers des ateliers sur l’IA, la réalisation d’études de faisabilité sur vos données et vos processus.

Définition du chemin le plus rapide vers le retour sur investissement grâce une analyse de rentabilité des projets d’IA.

Obtention des réponses dans une démarche exploratoire en disposant des meilleurs modèles de machine learning pré-entraînés ou automatiques.

Faire passer un système d’IA d’un prototype utilisée dans une équipe à un déploiement à l’échelle de l’entreprise pour qu’il soit accessible par tous, nécessite des connaissances, de l’expérience et de l’enthousiasme.

Nos offres en Data Science & IA

Étude de faisabilité, évaluation des solutions existantes et analyse des données disponibles ou à acquérir.

Définition des business case et développement des modèles d’IA avec notre équipe de Data Scientists et Data Engineers.

Définition et description des statistiques des variables (quantiles, extremum…) en collaboration avec les directions métiers.

Analyse, corrélation et cohérence entre les variables.

Modélisation des données.

Apprentissage supervisé (Logistic regression, Naïve Bayes Classifier, etc.) et non supervisé (Hierarchical clustering, Neural networks, etc.)

Comparaison de la performance des modèles (log loss, confusion matrix, AUC).

Choix et Validation du modèle final.

MLOps (Machine Learning Ops) pris en charge via votre SI interne (on premise) ou via des services de cloud computing (Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform, etc.)