Exploitez le potentiel de vos séries temporelles à l’aide de solutions d’IA

Mieux analyser vos données historiques, établir des prévisions fiables, anticiper selon différents scénarios.

Qu’il s’agisse de problématiques de prévision de demande, de parts de marché, de production, de détection d’anomalies sur des données IoT, Quantmetry vous accompagne à la construction d’une solution d’IA dédiée à vos besoins.

Forecast

Détection d’anomalies

Geostatistique

L'expertise

Un pôle d’expertise dédié

Une équipe dédiée au traitement des séries temporelles. Des publications scientifiques et des challenges primés. Au travers de projets R&D et d’interventions en projet, nous utilisons et faisons progresser les méthodologies à l’état de l’art et nous les partageons avec nos clients.

Un accompagnement de bout en bout

Un pilotage adapté aux spécificités et à la gestion des risques des projets d’IA. Des équipes projets pluridisciplinaires pour un accompagnement de bout-en-bout : du cadrage de cas d’usage au suivi en production. Approche adaptée au compromis entre performance, intelligibilité et facilité de mise en production.

Les outils les plus efficaces du marché

Approche algorithmique à l’état de l’art combinée à des guides méthodologiques accélérateurs en mission pour délivrer de la valeur, rapidement. Des benchmarks permettant le choix des technologies adaptées à votre environnement.

Expérience multi-sectorielle

Nous avons acquis une expérience sur des secteurs d’activité variés, du retail à la banque & assurance, en passant par l’industrie, les services, les transports et l’energie. Cette expérience multi-sectorielle nous permet de sélectionner et de penser des solutions techniques adaptées aux spécificités de votre secteur.

Références clients

Afin de faciliter et sécuriser la réussite et la mise en production de leurs projets, nous avons été sollicités par les équipes Data pour les challenger sur leur organisation et leurs process.

Notre intervention à couvert l’assistance à l’industrialisation d’un cas d’usage de Prévision de ventes, la définition d’outils, de plateformes de développement et de run on-cloud. Nous avons également co-construit des recommandations sur le travail et la collaboration entre les équipes Data, IT et métier ainsi que l’animation des équipes de Data Stewards pour la gouvernance de la donnée.

“ Quantmetry nous a conseillé dans la définition et la mise en place de notre stack technique, a challengé notre approche méthodologique et nous a aidé à améliorer la performance de nos forecasts.

Grâce à leur intervention sur l’ensemble du cycle projet, nous avons maintenant toute les clés en main pour déployer à grande échelle nos solutions d’IA.” 

Florent Cattaneo – Tech Lead Forecast chez Decathlon

Notre client, un grand compte autoroutier, souhaitait remplacer son modèle de prévision du chiffre d’affaire par un nouveau modèle, offrant des prévisions plus précises, actualisables plus rapidement et dont les résultats soient explicables.

 

Pour répondre à ce besoin, nous nous sommes donc appuyés sur un modèle de machine learning dont nous avons travaillé finement les différents paramètres en tenant compte des connaissances métier du client. Nous avons réussi à réduire de 50% l’erreur de prévision !  Nous l’avons couplé à un modèle Shapley pour évaluer le poids de chaque variable dans les prévisions du modèle. 

Recherche & Développement

Notre vision ? Constamment déployer des solutions à l’état de l’art pour tirer le meilleur du potentiel de vos séries temporelles et maximiser le ROI de vos cas d’usages.

Nous menons des travaux de R&D afin de participer à l’animation de la communauté scientifique sur des sujets variés comme la prévision, la détection d’anomalies ou l’analyse spatio-temporelle. 

Voici les principaux sujets R&D sur lesquels nous travaillons : 

  • Forecast probabiliste et hiérarchique 
  • Forecast de la demande intermittente et nouveaux produits
  • Scalabilité et online anomaly detection
  • Analyses spatio-temporelles (flux et mobilité)

Nos publications

Issues de notre R&D, nous partageons nos avancées avec la communauté scientifique.
  • « Cyclone Artificial Intelligence Prints Investigation » – Poster session at Journée IA & Climat-Ocean-Atmosphere, Feb 6 2019, Rennes and at INRIA TS days, March 25-26 2019, Rennes
  • « Is it possible to predict background noise levels from measured meteorological data with machine learning techniques? » – Bigot & Hochard, INCE Europe, 8th International Conference on Wind Turbine Noise Lisbon – 12th to 14th June 2019
  • “Statistical and machine learning methods combination for improved energy consumption forecasting performance” – Hochard & Blanche, International Symposium on Forecasting, Thessaloniki, 16-19th June 2019
  • “Deep learning approach for short-term storm forecasting” Ferlande & Hochard – ERSREL 2020
  • “Evaluation of topological data analysis for improving forecasting performance” – Minervino, Soulet, Hochard, Ferlande, Brunel, ISF2020 (in prep.)
  • “Short term storm intensity forecasting: a comparison of deep learning and machine learning methods for multivariate and multimodal time series forecasting” – Hochard & Ferlande – ISF2020 (in prep.)

Parmi nos sujets phares, nous travaillons sur l’incertitude climatique et les risques associés, en collaboration avec Berkeley.

Nous travaillons aussi sur la modélisation spatio-temporelle pour les smart cities.