Notre expertise
Data Science

Les entreprises doivent prendre rapidement des décisions de plus en plus complexes, dont les réponses résident souvent dans les vastes ensembles de données dont elles disposent… à condition de les exploiter !

Nous mettons du rationnel dans les prises de décisions complexes

Nous conjuguons conseil et data science pour faire parler les données, montrer simplement la dimension chiffrée de problématiques métier complexes, et ainsi faciliter ainsi la prise de décisions stratégiques, ou bien guider les actions opérationnelles.

Nous accompagnons la mise en œuvre de la stratégie digitale et les transformations data-centric

Nous facilitons l’émergence, la priorisation et l’instruction des cas d’usage à valeur jusqu’à leur industrialisation ; nous sensibilisons les métiers à l’utilisation de la data et fluidifions le lien avec l’IT et les data labs.

« Chaque jour un nouveau cas d’usage fait son apparition  »
Julien Dutreuil, Associé

Data scientist et consultant
notre double expertise pour réussir vos projets

  • Nous sommes convaincus que les projets Data Science développés en chambre sont voués à l’échec et qu’une co-construction itérative avec les métiers est indispensable
  • Parce que le bon modèle, c’est celui qui sera déployé et accepté par le terrain, nos approches Data Science sont hyper-pragmatiques, avec une bonne compréhension du contexte et des enjeux métiers, et une analyse des inducteurs de performance et des contraintes opérationnelles
  • Pour cela, nos équipes articulent les compétences du data scientist – programmation, algorithmique et mathématiques appliquées – aux savoir-faire et au savoir-être du consultant.
  • Enfin, nos consultants data scientists savent parler le langage des métiers, de l’IT et de la data pour faciliter le dialogue entre ces acteurs… et ainsi sécuriser le succès des projets

Nous maîtrisons et savons combiner les leviers les plus adaptés aux objectifs business recherchés 

  • Animation des équipes Data et métier pour assurer l’émergence et la priorisation des cas d’usage
  • Travail sur la gouvernance de la donnée, pour que l’organisation soit en mesure de maintenir la qualité de cet asset clé
  • Collecte, nettoyage et structuration des données pour faciliter l’accessibilité et les analyses en utilisant des techniques de Data Engineering
  • Représentation simple et percutante de données complexes avec les outils de Dataviz
  • Modélisation et simulation de processus et scénarios complexes afin de quantifier les impacts d’un événement ou d’une transformation
  • Prévision, classification et détection de motifs dans un grand volume de données en s’appuyant sur les algorithmes de Machine Learning

Data science
quelques cas d’usage

  • Dans la Supply Chain : Prévision de la demande, gestion de stock, maintenance prédictive, optimisation de réseaux logistiques…
  • Dans la Distribution : Segmentation et potentiel des points de vente, optimisation des assortiments, gestion des promotions, recommandation de prix et optimisation de la marge…
  • Dans la gestion de la relation client : Segmentation client par usages, besoins et parcours, potentiel client, prévention de l’attrition, projection d’activité en call center…
  • Dans les services financiers : Scoring client pour l’obtention de crédits, détection de fraude, projection et prévision budgétaire…

3 histoires de data science
mises au service de la performance de l'entreprise

Simuler et optimiser les flux logistiques à court et long terme grâce à un jumeau numérique de la Supply Chain

Pour un leader mondial de la Distribution Spécialisée, nous avons construit un modèle de la Supply Chain complète, dans lequel nous avons injecté les évolutions structurelles à 10 ans. Cela nous a permis de redesigner le schéma directeur européen, d’optimiser le chargement des containers grand import, puis d’industrialiser la planification des flux physiques et financiers à horizon 3 mois et 1 an.

Améliorer l’expérience client en point de vente et optimiser les efforts commerciaux

Pour un réseau de super et hypermarchés, nous avons simulé les flux client pour réorganiser l’encaissement de tous les points de vente. A la clé, des parcours client plus fluides, des coûts réduits et une enseigne à l’image modernisée.

Pour une coopérative agricole, nous avons analysé les données de facturation pour déterminer les gisements de CA et prioriser les prochaines actions commerciales, alimentant un tableau de bord de suivi de la performance des forces de vente.

Prévoir et planifier la charge en centre de service partagé

Pour un centre de service partagé, nous avons modélisé les temps de traitement des tâches par nature d’activité, analysé le charge / capacité passé par nature de ressources, construit une prévision d’activité et projeté un dimensionnement par nature de compétences.

Simuler et optimiser les flux logistiques à court et long terme grâce à un jumeau numérique de la Supply Chain

Pour un leader mondial de la Distribution Spécialisée, nous avons construit un modèle de la Supply Chain complète, dans lequel nous avons injecté les évolutions structurelles à 10 ans. Cela nous a permis de redesigner le schéma directeur européen, d’optimiser le chargement des containers grand import, puis d’industrialiser la planification des flux physiques et financiers à horizon 3 mois et 1 an.

Améliorer l’expérience client en point de vente et optimiser les efforts commerciaux

Pour un réseau de super et hypermarchés, nous avons simulé les flux client pour réorganiser l’encaissement de tous les points de vente. A la clé, des parcours client plus fluides, des coûts réduits et une enseigne à l’image modernisée.

Pour une coopérative agricole, nous avons analysé les données de facturation pour déterminer les gisements de CA et prioriser les prochaines actions commerciales, alimentant un tableau de bord de suivi de la performance des forces de vente.

Prévoir et planifier la charge en centre de service partagé

Pour un centre de service partagé, nous avons modélisé les temps de traitement des tâches par nature d’activité, analysé le charge / capacité passé par nature de ressources, construit une prévision d’activité et projeté un dimensionnement par nature de compétences.

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