Innovation : nos projets R&D


PROJET AGRICULTURE, BIG DATA & ASSURANCE INDICIELLE !

L’augmentation de la fréquence et de l’intensité des aléas climatiques pèsent de plus en plus sur la croissance économique. En effet, selon l’Organisation des Nations Unies, 9 catastrophes sur 10 sont maintenant liées au climat, et ce nombre ne cessera pas d’augmenter sur les 20 prochaines années. Les acteurs du secteur agricole sont les plus exposés, et la notion de risque fait partie intégrante de toute leur activité. Ainsi, pour y faire face, un nouveau type d’assurance, dit « indiciel » s’est développé. 
 Contrairement à l’assurance agricole traditionnelle, qui évalue les pertes en fonction de la probabilité de sinistres sur la base du rendement de l’année précédente l’assurance indicielle, utilise des indices météorologiques, tels que l’humidité, la pluviométrie et la température. Elle collecte des données satellitaires pour anticiper et gérer le risque. Ce sont ces indices qui permettent de matérialiser la mise en péril du rendement et qui déterminent les seuils en- dessous ou au-dessus desquels les producteurs font face à des difficultés financières pour cause de mauvaise production.


L’objectif de notre projet est donc de construire un modèle de données basé sur des algorithmes statistiques qui peuvent agréger différentes sources afférentes à l’indice climatique (stations météorologiques, exploitation, client, rendements, cartographie, etc.) permettant d’aboutir à un scoring et à des prédictions précises et pertinentes au service de la protection des exploitants agricoles.

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PROJET PREDIRH+ : LA SURVEILLANCE PRÉDICTIVE DES RISQUES RH !

Afin d’accompagner la digitalisation des entreprises, les DRH se trouvent dans l’obligation de s’adapter à cette révolution afin de répondre aux besoins grandissants des collaborateurs. Digitaliser le processus RH c’est gagner en agilité, en visibilité et en efficacité. C’est avec cette ambition que le projet PREDIRH+ s’inscrit pour proposer un socle de solutions qui permettent d’améliorer la gestion des effectifs.

A travers le croisement de l’ensemble des données de la DSN (Déclaration Sociale Nominative) couplée à d’autres données hétérogènes (météorologie, environnement, géolocalisation, smartphones, badgeuses, équipements, fichiers RH internes à l’entreprise, etc.) nous établissons une Suite Applicative dédiée à la Surveillance Prédictive des Risques RH. Cette Suite permet de mieux comprendre les comportements des collaborateurs au sein des entreprises et d’améliorer la gestion du capital humain, la recherche des talents, le on boarding, l’accompagnement et le off boarding du salarié.

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PROJET SYNAPSE : MUTUALISATION DE PLATEFORMES BIG DATA & MANAGEMENT DES TESTS !

De nos jours, la plupart des architectures Big Data suggèrent le déploiement d’outils spécifiques à haute complexité d’intégration, répondant à de très importantes exigences fonctionnelles. S’inscrivant dans une démarche industrielle, il se pose la question de la validation et de la qualification de ces outils dans un contexte d’exploitation opérationnelle où les exigences de fiabilité, maintenabilité, disponibilité et de sûreté sont à justifier au préalable. L’environnement SYNAPSE, vise d’une part, à proposer un ordonnanceur générique d’applications Big Data développées dans des environnements hétérogènes ; et d’autre part, à standardiser un processus de gestion de tests fonctionnels et de montées en charge.

SYNAPSE peut donc s’apparenter à un atelier logiciel de développement, de management des tests et de maturation des codes informatiques Big Data & Datascience.
 La mutualisation des plateformes Big Data va permettre d’homogénéiser la structure des codes industriels et d’assurer le portage de codes génériques réutilisables, tout en élaborant un contrôle de robustesse des applications Data Science dans un environnement de production.

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PROJET DSIPIE : DIGITALISATION DES SYSTÈMES D’INFOGÉRANCE DU PARC INFORMATIQUE D’ENTREPRISE

A l’ère de la digitalisation, les entreprises investissent de plus en plus dans l’acquisition d’outils numériques de dernière génération (tablettes, smartphones, objets connectés, etc.), en plus des outils de travail traditionnels (ordinateur, écran, imprimante, etc.). Ainsi, avec toutes ces technologies disponibles, l’administration de gestion des parcs informatiques demande plus de temps et d’effort. Le projet DSIPIE offre l’opportunité de créer de la valeur utile par ingestion cognitive de flux massifs de données diverses et variées issues d’applications hétérogènes d’infogérance, de l’internet des objets connectés, des médias sociaux, de la météorologie, (etc.). Grâce au croisement de ces données et au Machine Learning, nous pouvons faciliter la gestion d’assets informatiques, automatiser le reporting financier et l’élaboration de tableau de bord de management d’assets tout en réduisant l’impact du facteur humain dans les processus.


La DSIPIE vise donc à concevoir un environnement logiciel de management en temps réel afin de comprendre les usages du numérique au sein des entreprises et d’améliorer les processus de gestion numérique dans le but de maximiser le retour sur investissement de votre stratégie de digitalisation.

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PROJET IMMOBOT : L’AGENCE IMMOBILIÈRE 2.0 !

De nos jours, l’expansion des sites internet de consultation d’annonces immobilières nécessitent un recours au marketing digital afin de faire évoluer le secteur. S’inscrivant dans ce contexte, le projet Immobot vise à élaborer une grille de choix ciblée et personnalisée de logements ou de biens immobiliers à destination des professionnels de l’immobilier, particuliers, organismes privés et publiques.

Il s’agit de concevoir un agent conversationnel ingérant une grande quantité de données hétérogènes et multi-sources (sites web, agences immobilières, notaires …) capable d’effectuer des recommandations intelligentes. . Ces recommandations se basent sur le croisement des critères socio-économiques urbains et environnementaux avec ceux inhérents à la recherche d’un bien immobilier et ceux relatifs aux habitudes d’usage des réseaux.

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PROJET SECTEUR FERROVIAIRE, BIG DATA & IOT !

La transformation digitale est au cœur des projets du secteur ferroviaire. A l’ère du Big Data, les entreprises de ce secteur misent sur les objets connectés pour améliorer son offre de service, notamment en ce qui concerne la qualité et la sécurité. En effet, la société de chemin de fer a annoncé un grand chantier visant à équiper le réseau ferroviaire de capteurs et de toute une infrastructure lui permettant de collecter des données sur l’état des matériaux roulants, leur usage, les conditions extérieures, etc. A partir de ces données recueillies, l’implémentation des modèles statistiques va permettre d’instaurer une maintenance prédictive qui vise à anticiper les anomalies avant que la panne n’arrive.

Cette mise en place des algorithmes de prédiction va permettre de réduire les pannes, les retards tout en diminuant les coûts de maintenance du matériel et des voies de façon très importante. La synergie entre IoT et Big Data est donc indispensable pour réussir la modernisation du secteur ferroviaire et permettre aux acteurs de l’industrie de gagner en efficacité face à la concurrence.

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