Data science & Machine learning

Commerce, marketing, RH, finance… de nombreux secteurs utilisent les algorithmes de machine learning pour optimiser process et performances. Leader en data science, Ekimetrics déploie des solutions de modélisation et d’optimisation les plus innovantes pour mettre en œuvre vos cas d’usage plus rapidement.

Vos objectifs stratégiques

• Modéliser et résoudre des problèmes complexes grâce à la data science
• Maîtriser et comprendre les résultats algorithmiques (Interprétabilité)
• Transformer les nouveaux usages et nouvelles technologies en avantage compétitif (Valoriser les nouveaux types de données – NLP, Computer vision, etc. – et mettre à profit les dernières innovations algorithmiques)

Notre approche

Mettre au point l’algorithme utile à votre business

Notre méthodologie

Avec le machine learning, nous accompagnons tout le cycle de vie d’un produit data, du PoC au produit lui-même, du prototype à la solution industrielle. Un cycle qui passe par plusieurs étapes incontournables avant d’opérationnaliser.

Comprendre votre besoin business

Un projet de machine learning, ce n’est pas seulement partir d’un cas d’usage business/métier et définir une métrique, c’est surtout se doter d’une vision très précise du résultat idéal et du produit attendu. Avant tout développement, nous réunissons donc vos experts métiers et techniques et vos équipes data pour cadrer le projet et ses enjeux ; il s’agit aussi de la phase de collecte et d’inventaire des données (analyse, traitement et cleaning des bases de données existantes et création des pipelines).

Appliquer un protocole d’évaluation data-driven

Au cœur de votre produit se trouve le modèle de machine learning : nous entraînons et testons les premiers modèles, sans perdre de vue le résultat idéal défini en phase de cadrage, et en définissant une métrique précise.

Industrialiser pour générer des résultats rapidement

Pour mettre en œuvre vos cas d’usage plus rapidement, nous nous appuyons sur nos solutions pré-packagées et modulaires tels que des librairies propriétaires : Demand forecasting, NLP, Time series Modeling, Interprétabilité,…

Compétences clés

• NLP
• Interpretability
• Time Series modeling
• Demand sensing
• Clustering
• Causality
• Computer Vision
• Optimisation
• Multimodalité

Nos équipes de recherche en data science enrichissent régulièrement nos savoir-faire des dernières avancées en matière d’intelligence artificielle appliquée afin de proposer à nos clients les solutions les plus efficaces. Pour ce faire, nous investissons massivement au sein de notre Eki.Lab.

Pour pérenniser les modèles et opérationnaliser la data science, nous nous appuyons sur le MLOps.