01
Quelle décision le modèle doit-il améliorer ?
Définir la cible de prédiction, l’action opérationnelle et le mécanisme de création de valeur avant de choisir les algorithmes.
IA, automatisation et optimisation
Machine learning
Construire les modèles autour des décisions opérationnelles, puis concevoir les données et le cycle de vie nécessaires pour maintenir leur utilité.
Le machine learning crée le plus de valeur lorsque la prédiction modifie une décision opérationnelle. Nous concevons les travaux ML autour de l’événement métier, du signal disponible, de l’action qui en découle et du coût de l’erreur.
La mission peut couvrir la conception des variables et des données, le développement des modèles, la validation, le déploiement, le monitoring et l’intégration aux applications ou workflows où le résultat est réellement utilisé.
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 de direction associées
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 dirigeant
CAIO : portefeuille IA, gouvernance et valeur
→Priorité dirigeantCIO : architecture, intégration et opérationnalisation
→Priorité dirigeantCDO : préparation des données, gouvernance et données d’entrée des modèles
→Priorité dirigeantCOO : automatisation, prévision et résultats opérationnels
→Questions auxquelles nous répondons
Les décisions qui structurent les travaux de machine learning
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.
02
Existe-t-il suffisamment de signal historique fiable ?
Évaluer la couverture, la qualité, les labels, la granularité, le risque de fuite de données et la représentativité avant de commencer la modélisation.
03
Comment évaluer la performance du modèle ?
Sélectionner des indicateurs techniques et métier qui reflètent le coût des faux positifs, des faux négatifs et de la dérive du modèle.
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Comment les prédictions entreront-elles dans le workflow ?
Concevoir les API, traitements batch, tableaux de bord, alertes ou actions automatisées afin que les résultats deviennent opérationnels plutôt qu’isolés.
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.
01
Définition du problème et de la cible
Une formulation claire du problème de prédiction, du contexte décisionnel, de la variable cible et des critères de réussite métier.
02
Conception des données d’entraînement
Définitions des variables, pipelines de données, contrôles qualité et jeux de données reproductibles pour le développement des modèles.
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Développement et validation des modèles
Algorithmes candidats, approche de validation, comparaison aux références et explicabilité adaptée au cas d’usage.
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Architecture de déploiement
La conception temps réel, batch ou embarquée nécessaire pour connecter les prédictions aux systèmes d’entreprise.
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Cadre de monitoring
Monitoring de la performance, de la dérive, de la qualité des données et des opérations, avec seuils et parcours d’escalade.
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Transfert du cycle de vie
Documentation, responsabilités, critères de réentraînement et procédures opérationnelles pour une utilisation durable du modèle.
Réalisations sélectionnées
Éléments probants et contexte opérationnel issus de travaux de transformation d’entreprise
La transformation S&OP documentée incluait une segmentation par machine learning et des prévisions prédictives dans le cadre d’une capacité de planification plus large.
Machine learning dans le S&OP30+ sites de productionIndustrie chimique · Segmentation clients et prévision
Utiliser les comportements clients pour améliorer la prévision de la demande dans les opérations de production
Le programme a analysé l’historique de la demande client, les volumes de production, les stocks et les données de maintenance. Des modèles ML ont catégorisé les clients selon leurs schémas d’achat et comportements, créant des segments qui ont soutenu la prévision prédictive de la demande et une planification plus proactive de la production et des stocks sur plus de 30 sites.
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 un conseil ciblé puis se poursuivre par la mise en œuvre, un support intégré, des opérations managées ou l’exploitation et la maintenance selon la maturité et la criticité de la capacité.
Réalisation de projets
Développer, valider, intégrer et déployer les modèles dans l’environnement métier.
En savoir plus →Équipes intégrées
Ajouter des capacités d’ingénierie ML et d’analytique aux côtés des équipes produits et opérations internes.
En savoir plus →Exploitation et maintenance
Assurer le monitoring, le dépannage, le réentraînement et la continuité de production après le déploiement.
En savoir plus →Vos interlocuteurs
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, exécution des commandes et opérations à haut débit.
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Machine learning
Commencez par le problème métier, le workflow et la décision à améliorer.
Présentez la décision métier, les données disponibles, le workflow actuel et le résultat attendu. Nos équipes peuvent déterminer si le ML est adapté et ce qui est nécessaire pour passer des données historiques à une capacité de production.