Cadrer, développer et industrialiser vos projets data & IA

Nous vous aidons à mettre la donnée et l’intelligence artificielle (IA) au service de votre business pour conserver et accroître votre avantage compétitif

projets data
& IA

La data & l’IA sont devenus des “must have” :

97,2 %des organisations investissent dans les données et l’intelligence artificielle

26.5 milliards $Le marché de la business intelligence atteindra 26.5 milliards de dollars en 2021, soit une croissance annuelle moyenne de 8,4%.

1.8 trillons $D’ici 2021, on prévoit que les entreprises axées sur l’analyse des données gagneront 1,8 trillions de dollars par an de plus que leurs homologues moins bien informés

Dans un contexte où l’utilisation de la Data & l’IA est une norme,
Kynapse vous accompagne à toutes les étapes de votre projet.
Notre vision de bout en bout permet de garantir la pertinence de notre accompagnement.

Kynapse est positionné sur toute la chaîne de valeur des projets data :

Idéation

Comprendre les besoins et enjeux digitaux de votre cible en étant au plus proche de l’utilisateur

Cadrage

Analyser l’environnement et les principaux concurrents afin d’identifier les bonnes pratiques d’aujourd’hui sur le marché

Implémentation et MVP

Mobiliser l’ensemble des représentants clés dans l’entreprise (IT, RH, fonctions transverses...) et en externe (utilisateurs, parties prenantes...)

Industrialisation

Démarrer rapidement pour éprouver la valeur des projets

CADRER & DÉVELOPPER

INDUSTRIALISER

Au delà de notre vision transverse sur la chaîne de valeur de la donnée,
nous mettons notre expertise technique à votre service.

Nos expertises IA

Analyse prédictive

Si vous voulez réaliser des prédictions avec précision grâce à la data science, les dernières avancées en data science peuvent répondre à votre besoin.

Exemple mission : Prédiction de la consommation d’eau pour un acteur du secteur de l’énergie

“Quelle sera la consommation énergétique de mon usine dans 6 mois ?”

“Quand cet ascenceur risque t-il de tomber en panne ?”

“Comment va évoluer le prix de l’immobilier à Paris ?”

Classification

Utiliser les technologies telles que NLP ou computer vision pour développer des algorithmes qui répondent à vos problématiques

Exemple mission : Classification d’images de pièces de voiture afin de déterminer le possible remplaccement du métal par du plastique pour un groupe de chimie.

“Ce commentaire laissé par un visiteur sur mon site est-il positif ?”

“Lesquels de mes clients sont les plus susceptibles de se désabonner ?”

“Cette tumeur est-elle bénigne ?”

Segmentation

Appliqué à des problématiques de segmentation, le machine learning vous permettra d’aboutir à une compréhension plus fine de vos enjeux métiers et de déployer des stratégies sur-mesure efficaces

Exemple mission : Segmentation de la base client d’un retailer dans le secteur de la mode afin d’améliorer la personnalisation des campagnes publicitaires.

“Est-ce que des groupes se dégagent de ma base utilisateur ?“

“Comment faire des regroupements pertinents de mes centres de livraison ?“

“Comment détecter des comportements similaires chez mes clients ?“

Recommandation

Les algorithmes de machine learning appliqués à la recommandation permettent de répondre à ces questions.

Exemple mission : Développement d’un système de recommandation de formation pour les agents de la fonction publique

“Quel contenu suggérer à mes utilisateurs ?”

“Quels produits recommander à mes clients ?”

“Quel service proposer à mes collaborateurs ?”

Automatisation

Automatiser les tâches les plus courantes permet à la fois de réduire les coûts et d’augmenter la qualité tout en améliorant le quotidien de vos collaborateurs. Avec les dernières avancées dans des domaines comme le NLP ou la computer vision, même les tâches les plus complexes peuvent être automatisées.

Exemple mission : Développement d’un algorithme permettant de relever automatiquement les compteurs pour un acteur dans le secteur de l’énergie

“Comment maximiser la valeur ajoutée du travail fournit par les collaborateurs ?“

“Comment minimiser l’erreur humaine dans mes process ?“

“Comment éliminer de mon métier les tâches répétitives et fastidieuses ?“

Détection d’anomalies

L’exploration et l’analyse de vos données permettent d’identifier des faits anomaux et donc de répondre à ces questions.

Exemple mission : Détection de fraude au paiement pour un organisme public

“Est-ce que mes utilisateurs ont des comportements frauduleux ?“

“Est-ce que la fréquentation de mon magasin est normale ?“

“Est-ce que mon ma chaine de production est en surconsommation d’énergie ?“

Notre expertise en industrialisation
de projets data &IA

Déploiement de cas d’usage

Passer de l’expérimentation au déploiement, et ainsi tirer tout le bénéfice de vos cas d’usage.

Exemple mission : Mise en production d’un alogorithme permettant de prédire le churn des clients dans le secteur bancaire.

“Quelle sera la consommation énergétique de mon usine dans 6 mois ?”

“Quand cet ascenseur risque t-il de tomber en panne ?”

“Comment va évoluer le prix de l’immobilier à Paris ? ”

MLOPS

Appliquer une approche devops au machine learning pour accélérer les cycles de développement et déploiement de modèles IA et assurer leur maintien en production, tout en fluidifiant la collaboration entre l’équipe de Data Scientists (les Dev) et l’équipe de production (les Ops)

Exemple mission : Développement et mise en production d’une plateforme permettant le déploiement, le suivi et le monitoring en production d’un modèle IA dans le secteur de l’énergie.

“Ce commentaire laissé par un visiteur sur mon site est-il positif ?”

“Lesquels de mes clients sont les plus susceptibles de se désabonner ?”

“Cette tumeur est-elle bénigne ?”

Nos différenciants

Un pôle d’expertise
à vos côtés

Nous travaillons avec des experts clés (design stratégistes, cogniticiens, data architecture, data engineering, ML engineering…) afin d’avoir une compréhension profonde de tous les enjeux autour de vos projets et de maximiser leur impact

Une approche orientée
ROI et adoption

Nous ne faisons pas de la précision pour la précision. De la phase de cadrage à la
phase d’industrialisation, nous privilégions l’exploitation de poches de valeur et
l’adoption effective à la complexité des algorithmes

Une méthodologie agile
éprouvée

Nous cherchons à développer rapidement un prototype en mode agile afin de lever les incertitudes techniques et scientifiques

Une approche
“run by design”

Une approche « Run by design » éprouvée dans différents contextes et environnements IT client ainsi qu’une expertise en MLOps pour inclure dès le cadrage du projets les enjeux et contraintes d’industrialisation

Un lien fort avec l’écosystème
data européen

En tant que membre fondateur de Codata et de Cleyrop , nous animons l’écosystème data européen sur toute la chaîne de valeur : intégration, orchestration, data science, visualisation de données, chiffrement…