Cabinet de Conseil en Data Science

Nous sommes un cabinet de conseil en Data Science, Intelligence Artificielle et Big Data qui accompagne les organisations privées et publiques dans la définition et la mise en place de projets de Data Science, Machine Learning et Intelligence Artificielle.

Les clés pour construire sa plateforme data

Quel type de plateforme choisir entre data hub et data lake pour accueillir ses projets de Data Science et d’IA ? Quels bénéfices à partir sur une plateforme Cloud ? Comment sécuriser ma plateforme et faciliter l’intégration avec mon SI ?

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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.

Industrialiser ses cas d’application en intelligence artificielle

Comment industrialiser ses cas d’application en intelligence artificielle ?

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Vos challenges en Data Science et IA

Dans le cadre d’une stratégie de valorisation des données, il est important que les DSI et Directions Métiers puissent exploiter les technologies d’Intelligence Artificielle et de data science pour réaliser de nouveaux cas d’usage générateurs de valeur.

Les enjeux d’innovation et de 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.
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.

Renforcer la lutte contre la fraude de notre client avec la data science

Notre client, une grande administration publique rattachée à un grand ministère, souhaite mettre en place un système de détection de fraude performant basé sur la data science. Cette initiative s’inscrit dans une volonté de moderniser leur système face aux nouvelles techniques de fraudes, de se concentrer sur les activités à forte valeur ajoutée et de réaliser des économiques budgétaires.

La solution de data science réalisée par DataValue Consulting pour son client se base sur un dispositif d’appariement flou pour aider les ressources humaines à tracker en amont les profils atypiques dans ses bases de données. Les résultats sont poussés dans une plateforme de visualisation des données développée par DataValue Consulting pour faciliter la manipulation des données et la levée de doute sur les matching suspects.

Renforcer la lutte contre la fraude avec la data science

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Cabinet de conseil en Data Science et IA

Etudes de faisabilité et POC data science

Nous réalisons des études de faisabilité et des POC afin d’évaluer les solutions data science et IA et analyser des données disponibles ou à acquérir.

Définition des cas d’usage en data science et IA

Nous accompagnons les DSI, les directions métiers et innovation dans la définition des business case et le développement des modèles d’IA avec notre équipe de Data Scientists, Data Analysts et Data Engineers.

Analyse, corrélation et cohérence des variables

Nous accompagnons les entreprises dans la définition, la description et l’analyse des statistiques des variables (quantiles, extremum…) en collaboration avec les directions métiers.

Modélisation des données

Nous réalisons des missions autour de la modélisation des données afin d’extraire et transformer des données à fort potentiel pour des cas d’usage en data science et IA.

Performance des modèles et algorithmes

Nous réalisons une comparaison de la performance des modèles et algorithmes (log loss, confusion matrix, AUC) afin d’aider les entreprises à procéder au choix et à la validation du modèle final.

Expertises en Machine Learning Ops

Nous vous aidons à prendre en charge le MLOps (Machine Learning Ops) dans votre SI interne (on premise) ou via des services de cloud computing (Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform, etc).

Pour aller plus loin dans la data science

Data Scientist, Research Scientist et Applied Scientist : quelles différences ?

Deep Learning : les réseaux de neurones récurrents

Les réseaux de neurones récurrents RNN, sont un type de réseau de neurones largement utilisé dans le domaine de l’apprentissage en profondeur (Deep Learning).

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Data Scientist, Research Scientist et Applied Scientist : quelles différences ?

La cellule des opérations scientifiques sur la donnée est composée de 3 profils avec des rôles distincts.

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IA/Data Science

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Data Management

Comment bien démarrer un projet de Système d’Information Décisionnel ?

Data Management

Gouvernance des données, de la vision au plan d’actions