Prédiction de churn, détection de fraude, optimisation des stocks, scoring crédit. Des modèles ML déployés sur vos données, en production en 8 semaines.
Le bon algorithme dépend de vos données et de votre objectif. Voici les approches que nous appliquons selon les cas d'usage marocains.
Le modèle apprend à partir d'exemples étiquetés pour prédire un résultat connu.
Le modèle découvre des patterns cachés sans labels préalables.
Le modèle apprend par essais/erreurs pour maximiser une récompense cumulative.
Cinq étapes structurées pour garantir un modèle ML qui fonctionne dans votre environnement réel marocain.
Chaque secteur a ses patterns de données et ses KPIs spécifiques. Nous adaptons les modèles à vos réalités marocaines.
Scoring crédit adapté au profil marocain non bancarisé, détection fraude transactionnelle, segmentation portefeuille.
Prévision de demande par référence, optimisation réassort, personnalisation offres promotionnelles.
Maintenance prédictive équipements, contrôle qualité par données capteurs, optimisation énergie.
Prédiction churn abonnés, recommandation d'offres, détection utilisation abusive réseau.
Prédiction no-shows rendez-vous, triage priorité urgences, optimisation planning personnel soignant.
Optimisation tournées livraison, prédiction délais douaniers, scoring fiabilité fournisseurs.
Pour un modèle supervisé efficace, 500 à 5 000 exemples étiquetés suffisent pour un premier prototype. Au-delà de 10 000 exemples, les performances deviennent stables. Nous travaillons avec vos données existantes et mettons en place une stratégie de labeling si nécessaire.
Le ML classique résout des problèmes structurés : prédire un churn, détecter une fraude, classer un document. L'IA générative crée du contenu : texte, code, images. Pour la plupart des besoins métier marocains, le ML classique offre un meilleur ROI à court terme et nécessite moins de données.
Oui. Les modèles de classification, détection et prédiction fonctionnent sur des données structurées (chiffres, catégories) indépendamment de la langue. Pour les données textuelles en arabe ou darija, nous utilisons des techniques de NLP adaptées incluant la translittération et l'embedding multilingue.
Non sans maintenance. Le concept drift dégrade les modèles quand les données réelles évoluent. Nous mettons en place un monitoring automatique qui déclenche un ré-entraînement quand la performance chute sous le seuil défini. Chaque livraison inclut ce système de surveillance.
Un diagnostic de 45 minutes pour évaluer vos données, identifier le cas d'usage à plus fort ROI et définir la feuille de route.