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Naviguer judicieusement vers le futur avec l’IA prédictive

Au cœur de notre approche se trouve une compréhension approfondie de vos défis uniques. Nous commençons par analyser soigneusement votre problème, puis nous trouvons la solution fondée sur l’IA la plus efficace. L’apprentissage automatique, un actif puissant pour l’analyse prédictive, fait partie de notre boîte à outils diversifiée. Découvrons le fonctionnement de l’IA prédictive et explorons son potentiel pour ajouter de la valeur à votre entreprise.
Quels sont les fondements scientifiques derrière l’IA prédictive?
L’IA prédictive se nourrit du défi que représente la prévision de l’inconnu en se basant sur des données connues.
La plupart des problèmes qui nécessitent cette gamme d’approches font partie des grandes catégories suivantes :
Régression
Les problèmes de cette catégorie comprennent la prévision d’une quantité continue à partir d’informations connues. Par exemple, prévoir la température de demain en fonction des tendances météorologiques historiques.
Classification
Dans cette catégorie, l’objectif consiste à classer une observation dans des catégories distinctes en fonction d’informations antérieures. Un exemple courant est la prédiction d’une maladie grave chez un patient.
Détection d’anomalies
Dans cette catégorie, le but est d’identifier des points qui dévient de la norme dans un jeu de données. Par exemple, la détection d’une utilisation inhabituelle d’une carte de crédit pour prévenir la fraude.
Agrégation
Cette catégorie de méthodes regroupe des observations similaires pour les gérer en tant que sous-groupes. Par exemple, le classement des élèves en fonction de leur rendement scolaire pour mieux recommander des activités parascolaires comme des programmes de mentorat ou des compétitions.
Chez IVADO Labs, nous maîtrisons l’art de concevoir une solution adaptée à vos besoins précis.
Il existe une grande variété de méthodes scientifiques à notre disposition pour régler ces problèmes, des modèles en arborescence, comme les forêts d’arbres décisionnels et les arbres à gradient renforcé, aux réseaux neuronaux, machines à vecteurs de support et approches du plus proche voisin, en passant par les modèles autorégressifs, pour n’en nommer que quelques-unes. Nous classons soigneusement le problème, accédons aux données disponibles puis sélectionnons les approches qui conviennent le mieux pour exploiter de façon optimale ces données et vous offrir la meilleure valeur commerciale possible.
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Comment l’IA prédictive
peut-elle vous aider à atteindre vos objectifs commerciaux?
L’IA prédictive est devenue un outil intégral dans différentes industries, car elle offre des solutions évolutives à des questions commerciales clés, qu’il s’agisse de prévoir les ventes d’un produit, de prédire les comportements des clients ou d’estimer à quel moment effectuer l’entretien de l’équipement.
Voici quelques exemples de questions essentielles auxquelles l’IA prédictive peut répondre :
Prévision des ventes
« Combien d’unités de ce produit vendrons-nous la semaine prochaine? »
Prédiction de la demande
« Combien de sièges seront réservés avant la date de départ d’un vol en particulier? »
Gestion des stocks
« Combien de pièces de rechange seront nécessaires pour le mois à venir? »
Analyse du comportement des clients
« Quels sont les clients qui ont le plus de chance de demander une catégorie supérieure pour leur chambre d’hôtel? »
Prédiction de l’engagement des utilisateurs
« Est-ce qu’un client sur un site Web de vente au détail interagira avec un agent de vente? »
Entretien prédictif
« Est-il temps de planifier l’entretien d’une pièce d’avion en particulier? »
Les données au cœur des approches de l’IA prédictive
Pour tirer parti des approches de l’IA prédictive afin de résoudre ces problèmes ou tout autre enjeu similaire, des données sont toujours nécessaires. Qu’il s’agisse de transactions de vente antérieures, d’historiques de réservation, de données des capteurs de pièces d’avion, de trajectoires GPS, de vidéos ou d’images médicales ou de textes de description pour des colis, nous vous aiderons à déterminer quelles données sont nécessaires, nous vous recommanderons les données que vous devriez commencer à recueillir, le cas échéant, et nous travaillerons avec vous pour produire le plus de valeur possible pour votre entreprise.

Nous transformons ces expertises en valeur ajoutée pour votre entreprise

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