Un agent ne répond juste que si les données qu’il lit sont à jour et exactes. Nous rassemblons celles qui sont dispersées entre l’ERP, des exports et des boîtes mail, nous les fiabilisons, puis nous entraînons les modèles de prévision qui s’en servent.
Une mission data produit un ou plusieurs de ces trois objets, et l’ordre compte : un modèle entraîné sur des données fausses apprend les erreurs et les répète à grande échelle.
Les flux et le code d’entraînement vous sont remis, comme le reste.
Nous construisons les flux qui rapatrient ces données, les rapprochent et signalent les écarts, avec des règles de qualité documentées et un journal des corrections. Livrable : flux en production, règles de qualité documentées, journal consultable.
Demande, ruptures de stock, retards de livraison, impayés : le modèle apprend sur vos propres données, et son écart est mesuré avant toute mise en production. Livrable : modèle évalué, écart mesuré, code d’entraînement remis.
Les résultats sont restitués là où la décision se prend : un tableau de bord, une alerte par courriel, une colonne de plus dans l’outil que vos équipes ont déjà ouvert. Livrable : tableau de bord ou intégration dans l’outil existant.
Il arrive qu’un projet d’agent bute sur un problème plus ancien que lui : les données qu’il interroge sont incomplètes, ou personne ne les tient à jour. Quand l’audit le montre, ce chantier passe devant.
L’audit IA établit l’état réel de vos données avant toute promesse : où elles se trouvent, qui les met à jour, ce qui manque, ce qui se contredit. S’il conclut qu’un agent lirait des données fausses, il le dit et chiffre le chantier data à part.
Voir l’audit IAUne fois les flux en place, les agents, les automatisations et les applications lisent des données à jour sans rattrapage à chaque requête. Les mêmes règles de qualité servent alors aux trois.
Voir le développement sur-mesureUn modèle se compare à ce que vous faites déjà : la règle empirique de l’atelier, la moyenne des trois derniers mois, l’expérience du planificateur. Cette comparaison figure dans le rapport d’évaluation qui vous est remis.
L’évaluation porte sur des semaines mises de côté avant l’entraînement, et l’écart se lit dans vos unités : palettes, jours de retard, euros. Ce nombre conditionne la mise en production.
Si le modèle ne fait pas mieux que la règle en place, la mission s’arrête à cette étape. Vous gardez les flux, qui servent au reste.
Les chiffres publiés sur ce site viennent de missions livrées. Aucun ne porte sur un modèle prédictif.
Une heure pour regarder où elles sont et ce qui manque · Sans engagement · Réponse sous 24 h
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