IA-Machine Learning

Le Machine Learning s'est imposé comme une discipline clé au sein des organisations, permettant d'extraire de la valeur de leurs données grâce à des modèles qui apprennent des schémas et soutiennent la prise de décision sur la base de l'expérience passée. Son application couvre un large éventail d'opportunités ayant un impact direct sur l'activité, parmi lesquelles figurent les processus de détection des fraudes, de segmentation des clients, de prévision de la demande, d'optimisation des processus ou d'automatisation des décisions.

Dans un environnement commercial de plus en plus dynamique et numérisé, l'apprentissage automatique devient un catalyseur stratégique pour améliorer l'efficacité opérationnelle, anticiper les risques et générer des avantages concurrentiels durables. Cependant, son adoption nécessite de surmonter des défis techniques, réglementaires et organisationnels, tels que l'interprétabilité, l'évolutivité ou l'intégration avec les systèmes existants.

L'évolution vers des approches plus modulaires et automatisées, s'appuyant sur des concepts clés tels que la modélisation par composants, transforme la manière dont les organisations développent, valident et maintiennent leurs modèles, démocratisant l'accès aux techniques avancées et accélérant leur mise en valeur.

Notre pratique

Chez Management Solutions, nous disposons d'une vaste expérience dans le développement et la mise en œuvre de techniques d'analyse avancées, passant d'une modélisation traditionnelle à l'intégration de techniques plus avancées de Machine Learning qui permettent de maximiser l'exploitation des connaissances latentes dans les données.   

Depuis notre département R&D, nous encourageons la transition vers une modélisation plus efficace, plus interprétable et plus évolutive, grâce au développement de méthodologies et d'outils propres. Parmi nos principales initiatives, citons l'écosystème ModelCraft™, qui intègre deux solutions complémentaires :

• ModelCraft™, notre plateforme de modélisation par composants de bout en bout, conçue pour simplifier et industrialiser le cycle de vie complet des modèles.
• ModelCraft™ Library, une bibliothèque Python/PySpark créée à partir de composants analytiques réutilisables et testés pendant leur développement, qui permet de structurer, standardiser et accélérer le développement, la validation et la mise en production de modèles grâce à des pipelines robustes, reproductibles et auditables.

Ces deux solutions se complètent pour offrir une approche globale de l'industrialisation analytique, qui permet aux équipes techniques et commerciales de développer, valider et surveiller des modèles avec une traçabilité, un contrôle et une efficacité totale.

ModelCraft™ et ModelCraft™ Library peuvent être déployés aussi bien dans le cloud (AWS, Azure, GCP) qu'en local, en tirant parti des capacités de calcul distribué, de l'évolutivité automatique et de la philosophie open-source, grâce à une intégration simple dans l'architecture d'entreprise existante.

Notre gamme de services

• Méthodologie de modélisation par composants et réutilisation de code.
• Développement et validation de modèles d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé.
• Automatisation du cycle complet de modélisation (MLOps).
• Accélération des projets de modélisation.
• Déploiement flexible sur site ou dans le cloud.
• Intégration avec les bases de données et les systèmes existants.
• Interprétabilité des modèles et génération automatique de documentation.
• Validation technique et réglementaire (AI Act, XAI, ECB, EBA).
• Réduction du risque lié aux modèles grâce à la traçabilité et au contrôle.
• ModelCraft permet aux utilisateurs non techniques de modéliser grâce à son interface conviviale sans code.