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Quel résultat futur mérite d’être prédit ?
Cadrer le cas d’usage autour d’un événement, d’un horizon et d’une décision ayant des conséquences opérationnelles ou financières mesurables.
IA, automatisation et optimisation
Analytique prédictive
Utiliser les signaux historiques et temps réel pour anticiper ce qui est susceptible de se produire, en reliant la prédiction à une décision.
L’analytique prédictive prolonge la production de rapports au-delà de ce qui s’est produit pour estimer ce qui est susceptible d’arriver et ce à quoi l’organisation doit se préparer. Nous nous concentrons sur des prévisions et estimations probabilistes interprétables dans le contexte de décisions opérationnelles réelles.
Le travail peut porter sur le comportement client, la demande, les résultats financiers, les événements opérationnels et la détection d’anomalies, avec une attention particulière à la qualité des données, à l’incertitude, à la performance des modèles et au processus qui utilise la prédiction.
La perspective NoèmeXRendre d’abord le système intelligible : révéler la structure, les contraintes et les variables qui déterminent où le changement peut produire le résultat recherché.
Priorités connexes des dirigeants
Les priorités IA dépendent de la responsabilité de la décision, du risque et du résultat opérationnel.
Utilisez ces parcours pour relier les travaux d’IA, d’automatisation et d’optimisation aux dirigeants responsables de la gouvernance, des fondations et de la performance de l’entreprise.
Priorité de dirigeant
CAIO : portefeuille IA, gouvernance et valeur
→Priorité de dirigeantCIO : architecture, intégration et opérationnalisation
→Priorité de dirigeantCDO : préparation des données, gouvernance et données d’entrée des modèles
→Priorité de dirigeantCOO : automatisation, prévision et résultats opérationnels
→Questions que nous traitons
Les décisions qui structurent l’analytique prédictive
Nous commençons par le processus métier, la décision, l’information et les contrôles opérationnels autour du cas d’usage avant de sélectionner les modèles, plateformes ou technologies d’automatisation.
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Quels signaux sont disponibles avant que l’événement ne se produise ?
Identifier les variables historiques, transactionnelles, comportementales et opérationnelles susceptibles d’éclairer légitimement la prédiction.
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Comment communiquer l’incertitude ?
Concevoir des prévisions, intervalles, niveaux de confiance et scénarios afin que les utilisateurs comprennent ce que le modèle sait et ce qu’il ne sait pas.
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Quelle action découle de la prédiction ?
Relier les résultats à la planification, aux effectifs, aux stocks, à la maintenance, aux actions client ou aux décisions financières.
Ce que nous livrons
Une capacité conçue pour la production, pas une expérimentation isolée
Le périmètre exact dépend de l’organisation et du cas d’usage, mais les travaux produisent généralement une combinaison de ces livrables.
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Conception du cas d’usage prédictif
Définition du résultat, horizon de prédiction, action métier, hypothèse de valeur et critères d’évaluation.
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Modèle de variables et de données
Une structure gouvernée pour les signaux historiques et temps réel utilisés par la capacité prédictive.
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Modèles prédictifs
Modèles statistiques ou d’apprentissage automatique sélectionnés et validés par rapport à des références adaptées.
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Vues des scénarios et de l’incertitude
Présentation orientée décision des prévisions, intervalles, exceptions et sensibilités.
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Intégration opérationnelle
Pipelines, API, tableaux de bord ou déclencheurs de workflow qui fournissent les prédictions au point où les utilisateurs peuvent agir.
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Monitoring et recalibrage
Suivi continu de la performance, contrôle de la dérive et critères de réentraînement ou de recalibrage.
Réalisations sélectionnées
Éléments probants et contexte opérationnel issus de travaux de transformation d’entreprise
Le programme S&OP illustre l’analytique prédictive comme une donnée d’entrée opérationnelle plutôt que comme un exercice de modélisation isolé.
Plateforme S&OP prédictiveToutes les heuresIndustrie chimique · Indicateurs consolidés et prévisions
Combiner des données opérationnelles gouvernées avec des signaux prédictifs de demande
Le client a consolidé les données issues de SCADA, PI, PRiSM, Tibco Spotfire et de systèmes internes dans un environnement S&OP centralisé, actualisé chaque heure. Les modèles prédictifs exploitaient les comportements clients et la demande historique pour améliorer la planification de la production, des stocks et de la maintenance.
Lire l’étude de cas associéeServices associés
Poursuivre vers la capacité adjacente.
L’IA, l’automatisation et l’optimisation croisent souvent les données, l’analytique, les processus et la gouvernance. Ces pages maintiennent chaque capacité sur son objectif propre tout en rendant ces relations explicites.
Nos modes d’intervention
Utilisez le mode d’intervention adapté au problème.
Les travaux peuvent commencer par des services-conseils ciblés puis se poursuivre par la mise en œuvre, un soutien intégré, des opérations gérées ou l’exploitation et la maintenance selon la maturité et la criticité de la capacité.
Conseil
Cadrer les opportunités prédictives et déterminer si les informations disponibles permettent des prévisions fiables.
En savoir plus →Réalisation de projet
Construire les données, modèles, interfaces et intégrations de workflow nécessaires au déploiement.
En savoir plus →Services gérés
Exploiter les capacités prédictives avec monitoring et amélioration continue lorsqu’une responsabilité durable est nécessaire.
En savoir plus →Vos personnes-ressources
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Zahra Fathisalout
Fondatrice · Ing., CSP, CMLAI
Gouvernance d’entreprise · Candidate ASC-C.Dir.
Intervient à l’intersection de la stratégie, de la transformation d’entreprise, des données, de l’IA et de la gouvernance, avec une expérience d’ingénierie opérationnelle appliquée aux décisions de transformation complexes.
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Brendan Young
B.Com, Directeur des opérations
Relie la conception de la transformation à la discipline opérationnelle, en s’appuyant sur une expérience de direction en logistique, traitement des commandes et opérations à haut débit.
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Analytique prédictive
Commencez par le problème métier, le workflow et la décision à améliorer.
Partagez le résultat que vous souhaitez anticiper, l’horizon temporel, les données disponibles et la décision qui en découle. Nos équipes peuvent concevoir une capacité prédictive autour de l’action métier plutôt qu’autour du seul modèle.
Demande de proposition