Data Science & IA

Intelligence artificielle et Data sont au cœur de la transformation de nos SI et constituent les éléments clés pour la prise de décision.
De plus en plus volumineuses et complexes, le traitement des données et la performance des outils qui la travaillent sont au cœur de nos activités.

Nos équipes d'experts vous accompagnent afin de mettre en place les outils Data et IA nécessaires à l'amélioration de vos process et à l'accélération de la croissance avec un seul objectif en tête : Utilisez l'IA afin d'exploiter de façon rapide, intelligente et efficiente la donnée afin de la rendre simple et compréhensible auprès des équipes métiers permettant ainsi fluidifier la prise de décisions.

Intelligence artificielle et Data Science

Qu'il s'agisse de modélisation statistique de données, de maintenance prédictive ou de la mise en place de modèle d'intelligence artificielle permettant d'anticiper les comportements humains, les experts Datenscia vous accompagnent sur ces sujets afin de guider les besoins stratégiques de l'entreprise tant sur le plan technologique que sur le plan opérationnel.

La plupart des cabinets de conseil s'accordent sur le fait que l'intelligence artificielle est une véritable révolution industrielle dans tous les secteurs et constitue un gain de temps considérable en terme de productivité permettant d'automatiser la moitié des tâches métiers

L'IA permet à la fois de fournir de l'analyse prédictive basée sur l'historisation des données avec une précision jamais égalée jusqu'à présent mais aussi d'anticiper des risques jusqu'à alors indétectables.

Finalement, la création de nouveaux modèles via la Data Science permet non seulement d'explorer les données existantes avec précision mais aussi d'en tirer de la valeur permettant de trouver de nouvelles sources de croissance; c'est grâce à l'amélioration des processus métiers et la fluidification des workflows que les entreprises génèrent de nouveaux gains de productivité

Le Machine Learning (ML), l'apprentissage automatique aux machines et le NLP (Natural Language Processing) traitement du langage naturel nous permettent de déterminer les meilleurs modèles automatisés, afin de traiter tous types de données: texte ou voix et d'effectuer par la suite des actions de façon autonome comme la génération de documents, la retranscription d'images, la création de robots etc..

De même, les Large Language Models (LLMs) sont spécialisés dans la compréhension de langage naturel et la génération de textes en langage naturel. Ils sont dotés d'un système de neurones profond et fonctionnent par l'apprentissage automatique: Grâce à des algorithmes poussés au même niveau que le cerveau humain, ils engrangent en continu un volume colossal d'information leur donnant la capacité "intellectuelle" de traiter des sujets au même titre que nous.

Basé sur le Deep Learning et le Machine Learning, les LLMs sont un dérivé particulier de l'IA concentré sur le langage, ChatGPT est par exemple basé là-dessus lui conférant ainsi des aptitudes dans la rédaction et la traduction automatique de textes ou dans les services de réponses aux questions (ChatBOT).

Les LLMs ont une gamme d'applications pratiquement illimitée. Ils peuvent fournir des réponses pertinentes à toutes questions posées en langage naturel.

Plus largement, les LLMs peuvent aider à écrire des articles, créer des scripts de jeux vidéos, développer du code informatique, générer des contenus publicitaires etc..

Les enjeux d'innovation grâce à la Data Science sont nombreux:

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.
Création de modèles de machine learning pré-entraînés ou automatiques afin d'automatiser des tâches exploratoires réalisées par les machines
Intégration du NLP (Natural Langage Processing) pour améliorer le sens des données (Sentiment analysis, ciblage marketing, analyse de marché) ou encore pour la génération de ChatBot
Utilisation des LLMs (Large Langugage Models) dans différents cas de figures (Data cleaning, service client, conversion langage naturel vers SQL, Data Marketing etc..)
MLOps : déploiement et maintenance des modèles d'apprentissage automatique en production
Déploiement de modèles de maintenance prédictive

Les enjeux autour de la Data Science et l'IA

Le volume de données toujours plus croissant au sein des entreprises rend l'utilisation de la Data Science indispensable afin de transformer l'ensemble de ces données brutes en insights permettant ainsi de détecter de nouvelles opportunités sources de croissance et d'anticipation.

Préparation des données

La première étape d'utilisation de la Data Science et l'AI est l'automatisation de la préparation des données et la génération des premiers insights à destination des métiers.

La compréhension des apports de la data science passe d'abord par des ateliers afin de sensibiliser les équipes et d'en présenter les intérêts.

Machine Learning (ML)

Le Machine Learning permet de rendre les machines autonomes dans l'analyse des données grâce à des algorithmes développés au préalable par l'intelligence humaine et capable par la suite de s'adapter aux nouvelles données.

Ceux-ci seront alors capables de délivrer des réponses précises instantanées aux métiers ayant des sujets d'interrogations ponctuels.

Natural Language Processing (NLP)

Comme l'indique son nom, l'intégration du NLP permet de récolter les données textuelles présentes au sein d'un SI ou plus globalement sur le web pour les convertir en données brutes afin d'être analysées et d'en extraire les informations clés permettant d'identifier les tendances internes ou externes de l'entreprise.

MLOps

Une fois les modèles d'apprentissage automatique crées, il faut les déployer en production ce qui n'est pas simple pour les modèles ML. Le MLOps est finalement une fonction collaborative réunissant les ingénieurs ML, les data scientist et les DevOps avec pour objectif la normalisation des processus de mise en production des modèles ML.

Nos solutions technologiques

Python Développement Data engineer Data science

data science machine learning technologies

Google AI outil machine learning LLM et NLP

Une personne travaillant sur un ordinateur portable

Insights - Exemples de projets menés

Pour le compte d'un acteur dans le secteur ferroviaire déployé à l'international, mise en place d'un modèle d'analyse prédictive permettant de récolter l'ensemble des données d'affluence au sein des gares sur les trente dernières années afin d'en créer un modèle permettant d'anticiper la densité de la population de façon périodique.

Datenscia a été sollicité par un groupe dans le secteur de l'immobilier pour mettre en place un modèle de détection de fraudes dans les dossiers locatifs.

Nos équipes ont déployé un modèle basé sur la data science permettant de scruter les données fournies et d'y déceler les anomalies en un temps record permettant ainsi aux agents immobiliers de se concentrer sur les sujets commerciaux.

L'un de nos clients dans le secteur de l'énergie a sollicité Datenscia pour la mise en place d'un modèle de prédiction sur la partie impayés liés à la facturation client. L'augmentation récente des prix de l'électricité va de pair avec une augmentation du risque de factures impayées.

Nos équipes ont déployé un modèle de machine learning aidé par le NLP (Natural Language Processing) permettant l'analyse automatique et rapide de l'historique d'anomalies de facturation pour des millions de comptes clients permettant ainsi de cibler efficacement les clients à risques.

L'IA Generative a été utilisé par les équipes Datenscia afin de permettre à un grossiste dans le milieu du textile de générer automatiquement des images et textes descriptifs sur des milliers de fiches produits ajoutées au jour le jour.

Le déploiement de cet IA a permis un gain de temps considérable sur des tâches chronophages et la libération d'un budget pour recruter des forces commerciales.

Datenscia a accompagné une équipe Marketing au sein d'un géant du e-commerce dans la conception et la création d'un modèle d’apprentissage automatique type Large Language Model (LLM) permettant à l'équipe Marketing de soumettre une requête en langage naturel telle que "Dites moi quelles sont les habitudes d'achat des 40-60 ans sur les deux derniers trimestres".

Le LLM traduit cette requête en SQL, récupère toutes les données dans la base de données de l'entreprise et les représente de façon lisible et compréhensible par tous.

Grâce à cela, l'équipe Marketing a pu identifier quasiment en temps réel les tendances des clients et établir ainsi des stratégies affinées de campagne clients. Grâce au LLM et donc à la conversion du langage naturel en SQL, l'entreprise à gagné en productivité, en agilité et peut davantage exploiter la puissance des données présentes en base.