Systèmes prédictifs | Adaly

Experts en
systèmes prédictifs

Nous implémentons des modèles prédictifs basés sur l’état de l’art de la recherche en intelligence artificielle.
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Nos expertises

Réseaux de neurones
Réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont des modèles de machine learning qui ont prouvé leur efficacité dans de nombreux domaines. Ils nécessitent une grande quantité de données pour être entraînés, mais permettent d'obtenir des résultats très précis.
Arbres de décision
Arbres de décision
Les arbres de décision sont des modèles qui permettent de prendre des décisions en fonction de données d'entrée, en les classifiant selon les caractéristiques des données.
Séries temporelles
Séries temporelles
La modélisation des séries temporelles est une technique de prédiction qui permet de prédire des valeurs futures en fonction de valeurs passées en utilisant des modèles mathématiques.
Clustering
Clustering
Les algorithmes de clustering permettent de regrouper des données en fonction de leurs caractéristiques communes, en les classifiant en groupes homogènes.

Histoire de client

Réduire le gaspillage alimentaire avec Turboself
Besoin métier
Turboself est le leader français des solutions matérielles et logicielles à destination des établissements scolaires. Avec 4 500 clients en France, ces solutions sont utilisées quotidiennement par 1.5 millions d’utilisateurs. Turboself a sollicité Adaly afin de développer une solution d’intelligence artificielle sur mesure pour prédire l’affluence quotidienne dans les cantines scolaires et ainsi réduire le gaspillage alimentaire.
Modèle d’IA sur mesure
Nous développons une solution de prévision intelligente de l’affluence dans les restaurants scolaires, intégrée au logiciel Turboself 4, utilisé par les chefs cuisiniers et les responsables d’établissements. Cette solution est basée sur l’entraînement régulier d’un réseau d’apprentissage à partir des données d’affluence historique des collèges et lycées, mais également de données contextuelles telles la météo, les emplois du temps ou encore l’appétence des élèves pour les différents menus. C’est un problème de prévision multivariée et causale.
Impact économique et environnemental
Notre solution permet de réduire drastiquement le gaspillage alimentaire d’un établissement scolaire. Selon un rapport de l’ADEME, ce gaspillage représentait en 2021 entre 30 000 et 40 000€ de produits jetés chaque année dans un établissement de 500 élèves.
4 000
C’est le nombre de collèges et lycées qui bénéficieront de notre solution.
30 000 à 40 000 €
C’est le coût annuel des produits jetés dans un établissement de 500 élèves.
14
C’est le nombre de semaines dont nous avons eu besoin pour développer et déployer une solution performante.

Quelques domaines d’application des modèles prédictifs

Finance
Évaluation des crédits, trading algorithmique
Santé
Diagnostic médical
Marketing
Prédiction du comportement client et de leurs préférences
Maintenance prédictive
Prédiction des pannes avant qu’elles se produisent
Sécurité informatique
Identification des transactions suspectes, prévention des fraudes bancaires
Transport
Prévision des temps de transport, optimisation des trajets
Énergie
Prévision et optimisation de la consommation
Retail
Prévision de la demande pour gérer les stocks
Immobilier
Estimation de la valeur des biens, analyse des tendances du marché

Nos experts en modélisation prédictive

Benjamin Drighès
Benjamin Drighès
École polytechnique
Alexis Bouley
Alexis Bouley
École polytechnique
Guillaume Faugeras
Guillaume Faugeras
Centrale Lille
Louis Rose
Louis Rose
Télécom Paris, ENSTA
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