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Solutions IA · Prévision & décision

Des prévisions intégrées là où la décision se prend

Une prévision qui vit dans un tableau de bord que personne n'ouvre reste un projet de recherche. Nous construisons des modèles de demande, de prix et de risque intégrés aux outils où la décision se prend vraiment : validés face à la méthode en place, honnêtes sur leurs marges d'erreur, et retirés sans état d'âme s'ils cessent de battre la référence.

Les décisions que nous modélisons

Partout où quelqu'un décide aujourd'hui à partir des chiffres de l'an dernier et d'une intuition.

Prévision de la demande

Ventes, charge et capacité prédites à la granularité à laquelle vous planifiez, avec des intervalles d'incertitude plutôt qu'un chiffre unique.

Prix & chiffre d'affaires

Sensibilité au prix et impact sur le chiffre d'affaires modélisés avant tout engagement : des réponses par scénario en minutes plutôt qu'en trimestres.

Scoring de risque

Risque de crédit, d'attrition et de fraude scoré avec des explications qu'un relecteur, ou un régulateur, peut suivre.

Capacité & planification

Effectifs, stocks et planning pilotés par la prévision plutôt que par l'an dernier plus une marge de sécurité.

La référence doit perdre, loyalement

Votre méthode actuelle, aussi informelle soit-elle, est en place. Le modèle n'est déployé que s'il la bat sur votre propre historique.

01

Nommer la décision et la référence

Quelle décision, prise par qui, à quelle fréquence, et quelle est réellement l'erreur de la méthode actuelle. C'est le chiffre à battre.

02

Backtest avant développement

Le modèle affronte la référence sur vos données historiques. S'il ne peut pas gagner là, nous vous le disons et nous arrêtons.

03

L'intégrer au processus

La prévision apparaît là où la décision se prend : écran de planification, outil de tarification, tableau de charge, avec son niveau de confiance affiché.

04

Superviser honnêtement

L'erreur est suivie en continu face au réel et face à la référence. Les modèles dérivent ; les nôtres le disent à voix haute.

Livré avec chaque modèle

Des preuves avant le déploiement, de l'honnêteté après.

Le modèle en production, dans votre processusPas un tableau de bord à part : dans l'outil même où la décision se prend
Rapport de backtest face à votre référenceLes preuves, par écrit, avant tout engagement sur le déploiement
Des marges d'erreur affichées au point d'usageLes décideurs voient un niveau de confiance plutôt qu'une fausse précision
Pipeline de réentraînement et de dériveRafraîchi selon un calendrier, alerté en cas de dégradation
Revue mensuelle au regard de la métriqueErreur de prévision et impact métier, côte à côte

Questions fréquentes

Quelle sera la précision de la prévision ?

Le backtest y répond avec vos données, avant tout engagement : toute promesse de précision faite plus tôt relève du marketing. Ce que nous promettons d'emblée, c'est la méthode. Battre votre approche actuelle sur un test historique loyal, ou vous recommander de ne pas déployer.

Nos planificateurs ne feront pas confiance à une boîte noire.

Ils ont raison. C'est pourquoi la prévision est livrée avec ses marges d'erreur, l'explication de ses facteurs et son historique visibles, et pourquoi les planificateurs peuvent toujours passer outre : les dérogations sont journalisées et exploitées.

De combien d'historique avons-nous besoin ?

En général de deux à trois ans pour capter les effets saisonniers, mais la réponse honnête vient du sprint de faisabilité : parfois des signaux externes compensent un historique mince, parfois non.

Que se passe-t-il quand le monde bascule et que le modèle décroche ?

La supervision de la dérive le détecte : l'erreur face au réel est suivie en continu, des alertes se déclenchent en cas de dégradation, et le réentraînement est un pipeline, pas un projet. Dans des conditions véritablement inédites, le système annonce « confiance faible », ce qui est déjà une information utile.

Étude de cas · Trading d'énergie · Équipe dédiée

Un modèle de prévision que le desk de trading utilise vraiment, tous les jours

Intégré au processus de planification et honnête sur ses marges d'erreur : c'est précisément pour cela qu'il est encore utilisé.

Lire l'étude de cas →
−4pt
erreur de prévision vs méthode précédente
quotidien
usage par le desk de trading

Quelle est votre erreur de prévision actuelle ?

Si vous ne le savez pas, c'est déjà le premier constat. La séance de diagnostic est gratuite.