Prévisions & statistiquesVoyez venir les pics et les ruptures.
Des prévisions semaine par semaine, pour commander, recruter ou financer à temps.
Exemples de prestations
Chaque carte part d'une donnée que vous avez déjà et arrive à une décision concrète.
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Finance
Budget et atterrissage de fin d'année
La fin d'année projetée chaque mois, avec les écarts expliqués.
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Équipes
Charge et planning
Les volumes à venir prévus pour caler plannings, congés et renforts à l'avance.
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Ventes et stocks
Stocks et réapprovisionnement
Les quantités à commander, calculées à partir de la prévision, du stock et des délais.
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Risques
Détection d'anomalies
Factures en double, erreurs de saisie, dépenses inhabituelles signalées à temps.
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Risques
Maintenance prédictive
Les signes d'usure repérés dans les données des machines, avant la panne.
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Ventes et stocks
Prévision de fréquentation
Clients, couverts ou visiteurs prévus jour par jour, pour caler achats et planning.
Notre approche
Vos données restent chez vous, et on reste là après la mise en service.
Par où commencer ?
Par un premier échange
30 minutes avec nous, en visio de préférence ou par téléphone. Vous nous parlez de votre situation, on vous dit franchement par où on commencerait.
Questions fréquentes
Les questions qu'on nous pose le plus souvent.
Avons-nous assez de données ?
Souvent oui. Pour beaucoup de cas, 6 à 12 mois d'historique donnent déjà des résultats utiles ; pour bien saisir une saison, mieux vaut deux ans. On le vérifie au début, sur vos données, avant d'aller plus loin.
Comment se passe un premier projet ?
On commence par un prototype (POC) : en 3 à 5 jours, on entraîne un premier modèle sur vos données et on compare ce qu'il aurait prévu à ce qui s'est réellement passé. Vous voyez le gain concret avant de financer la solution complète.
Combien coûte un modèle de prévision ?
Chaque projet est chiffré à partir de votre périmètre : ce qu'il faut prévoir, les données disponibles et les outils où la prévision doit arriver. On l'évalue ensemble lors d'un premier cadrage, et le prototype permet de voir le résultat avant de décider.
Faut-il un data scientist en interne ?
Non. On construit le modèle, on l'intègre à vos outils et on forme les personnes qui s'en servent. Vos équipes sont associées dès l'audit : ce sont elles qui connaissent les promotions, les clients et les saisons.
Voir les formationsNos données sont-elles en sécurité ?
Elles restent dans votre environnement, hébergé en France par défaut : le modèle est entraîné et tourne là où vous le décidez. Chacun ne voit que les prévisions qu'il a le droit de voir, avec les comptes que vos équipes utilisent déjà.
Voir les briques technologiquesÀ quel rythme les prévisions sont-elles mises à jour ?
Au rythme de vos décisions : chaque jour pour la fréquentation, chaque semaine pour les commandes et les plannings, chaque mois pour le budget. Les nouvelles données sont reprises automatiquement, sans ressaisie.
Voir la réalisation