Prévision des ventes
Modèles de séries temporelles (ARIMA, LSTM) pour anticiper la demande et planifier achats et effectifs.
Data science
Machine learning et analyse prédictive pour les entreprises
La BI vous dit ce qui s’est passé ; le machine learning vous aide à anticiper la suite. Nous construisons des modèles prédictifs sur mesure pour prévoir les ventes, ajuster les prix, détecter les anomalies ou segmenter vos clients, et nous les livrons sous une forme que votre équipe peut utiliser, pas dans un rapport technique qui finit au fond d’un tiroir.
Prix6 500 €Délai7 à 10 joursModèlesARIMA, LSTM, K-MeansInclusFormation d’une heure
Cas d’usage01 02 03 04 05 06
Ce que le machine learning peut faire pour vous
Prix et yield management
Analyse prédictive des prix et tarification dynamique selon la saison et la demande.
Détection d’anomalies
Des alertes quand un prix, une dépense ou une vente sort de la normale, avant que cela ne devienne une perte.
Segmentation des clients
Groupes de clients ou de produits avec K-Means ou RFM pour savoir qui cibler et comment.
Valeur client
Prédiction de la valeur de chaque client pour concentrer l’effort commercial.
Intégré à votre BI
Les résultats apparaissent dans votre tableau de bord, à côté de vos autres KPI.
Forfait
Modélisation prédictive, prix fixe
Un projet cadré pour passer des données brutes à un modèle utile, avec un périmètre, un délai et un prix définis dès le départ.
Voir tous les forfaits →Option B
Modélisation prédictive et data science
6 500 €Délai : 7 à 10 jours
- Audit, nettoyage et préparation des données
- Modèles sur mesure : ARIMA, LSTM, K-Means, anomalies
- Résultats intégrés dans un livrable exploitable
- Séance de formation d’une heure
ExemplesDémoDeep Learning · LSTM DémoR · K-Means
Projets démo
Projets académiques et de portfolio, publiés sur GitHub pour prouver nos compétences pratiques.
Marché du véhicule électrique en Espagne
MAPE < 8 %Détection d’anomalies et prévision 2025-2028.
Segmentation des produits Zara
252 produits3 clusters et recommandations de prix et de stock.
Questions fréquentes
Vos questions sur le machine learning
De combien de données ai-je besoin pour un modèle prédictif ?
Cela dépend du cas. Pour prévoir les ventes, deux ou trois ans d’historique aident à saisir la saisonnalité ; pour segmenter vos clients, une bonne base de clients et d’achats suffit. Lors du diagnostic, nous examinons vos données et vous disons si un modèle a du sens avant de commencer.
Quelle différence entre BI et machine learning ?
La BI organise et visualise ce qui s’est déjà passé : ventes, marges, écarts. Le machine learning utilise ces mêmes données pour anticiper ce qui peut arriver ou repérer des tendances invisibles à l’œil nu. On commence généralement par la BI, puis on ajoute des modèles une fois les données propres.
Que signifie le MAPE de vos démos ?
C’est l’erreur moyenne d’une prévision, exprimée en pourcentage. Un MAPE inférieur à 8 %, comme dans notre démo sur le véhicule électrique, signifie que la prévision s’écarte en moyenne de moins de 8 % de la valeur réelle. Il sert à comparer les modèles et à savoir quelle confiance leur accorder.
Travaillez-vous à distance ?
Oui. Nous travaillons à distance pour la France, l’Espagne et l’Afrique du Nord, en français, en anglais ou en espagnol. Si le projet le demande, nous pouvons aussi nous rencontrer en Algérie ou dans la région de Valence. Le diagnostic initial de 30 minutes se fait toujours en visio.