Modèle d’attribution: cap vers le data-driven

Par Stéphane Jankowski  linkedin-e1362474850177 & Alexandre Stora  linkedin-e1362474850177

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Comment des modèles d’attribution intelligents vont-ils permettre d’affiner la connaissance des parcours clients et d’individualiser les décisions marketing ? Le marketing data-driven apporte une réponse à cette question en développant de nouveaux modèles d’attribution. Les enjeux de ce nouveau paradigme sont avant tout business, mais ils ne pourront être relevés qu’avec une meilleure maîtrise de la donnée et une mise à niveau des algorithmes d’attribution.

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Plateforme IoT et smart cities

Par Alice Coucke  linkedin-e1362474850177, Emmanuel Manceau linkedin-e1362474850177, Matthieu Vautrot linkedin-e1362474850177 et Alberto Guggiola linkedin-e1362474850177

Smart cities et Internet des objets

Les villes intelligentes (ou smart cities) sont un exemple typique de déploiement à grande échelle de l’Internet des objets (IoT, Internet of Things), dont quelques cas d’usage sont décrits dans un précédent article de ce blog (1). De la qualité de l’air et de l’eau au réseau de transports urbains en passant par l’éclairage public, on peut imaginer que presque tout dans la ville de demain sera relié, connecté et transformé en un flot continu de données qui seraient suivies et analysées par une plateforme avec peu ou pas du tout d’intervention humaine.

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Maintenance prédictive : Un sujet brûlant

Par Xavier Vincelot  linkedin-e1362474850177

La thématique de maintenance prédictive constitue aujourd’hui un champ d’application du big data très dynamique. En tant que consultant, ces missions sont particulièrement intéressantes car elles nous immergent dans des univers métier passionnants ! La SNCF est particulièrement en pointe sur ces sujets et encourage de nombreux projets au sein de la direction du digital.

http://www.sncf.com/fr/presse/fil-info/internet-industriel-conf%C3%A9rence-de-presse/987456

http://www.sncf.com/ressources/pres_conf_presse_iot_v4_light.pdf

http://www.lefigaro.fr/flash-eco/2016/04/12/97002-20160412FILWWW00110-la-sncf-mise-sur-l-internet-industriel.php

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Smart Cities et Data Science – Partie 2

Par Emmanuel Manceau  linkedin-e1362474850177 et Alberto Guggiola  linkedin-e1362474850177 twitter-e1362474911122

Introduction

Chez Quantmetry, nous avons décidé d’y voir plus clair sur le sujet Smart Cities, très à la mode depuis quelques années déjà. En particulier, nous avons décidé de considérer une dizaine de cas d’usage spécifiques, de les détailler et d’en évaluer l’intérêt pour une entreprise comme la nôtre, spécialiste dans le domaine de la Data Science. Dans la première partie de ce travail, sortie il y a quelques semaines sur notre blog, des cas d’utilisation tels que la réalisation d’un système d’éclairage adaptatif, d’une offre de stationnement dynamique ou encore d’une plateforme de marketing digital touristique ont été analysés.

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Haro sur la fraude !

Par Issam Ibnouhsein  linkedin-e1362474850177 et Isabelle Robin  linkedin-e1362474850177 

La demande pour des systèmes évolués de lutte contre la fraude est de plus en plus forte. Le croisement et l’analyse de volumes importants de données permis par la Data Science ont ouvert de nouvelles possibilités dans la conception de tels systèmes. L’objet de cet article est de décrire notre démarche lors du développement de ces systèmes de détection de fraude chez nos clients.

La pertinence des approches que nous allons décrire dépend du cas d’usage ainsi que de la nature des données et de la cible, la définition de la fraude variant en fonction du métier du client. Pour commencer de tels projets, il faut disposer d’une base historisée de données clients (données bancaires, données de contacts, etc.), la cible pouvant être bien définie (voir sections de l’approche supervisée et semi-supervisée) ou non (voir section de l’approche non-supervisée).

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BIG DATA : POUR UNE RÉVOLUTION RESPONSABLE

Jeremy Harroch, président-fondateur de Quantmetry  linkedin-e1362474850177twitter-e1362474911122

Alors que l’édition 2016 de Big Data Paris vient de s’achever, il est temps de prendre acte d’un fait : pour les grandes entreprises, la pleine maîtrise de la donnée n’est plus une option, mais une mutation oblige.

Regardons la transformation en marche, secteur après secteur: Airbnb change la donne sur la location de vacances, Uber mord sérieusement sur l’offre de taxis, Netflix s’attaque frontalement à l’industrie culturelle. Peu à peu, ce phénomène, qu’on a appelé «uberisation» et qui se révèle parfois être une «uberpaupérisation», se répand à l’ensemble des activités, contraignant les grandes entreprises à se transformer pour conserver leur position durement acquise.

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Transformation Digitale par la Data : les 10 clés du succès

Par Karl Neuberger linkedin-e1362474850177 et Alexander Dabrowski linkedin-e1362474850177 

Si de nombreuses organisations entreprennent aujourd’hui une démarche de transformation digitale par la data, les chemins pour y parvenir sont multiples et parfois semés d’embûches. Après plus d’une centaine de projets data menés au sein de multiples structures, voici quelques recommandations issues de la vie réelle sur ce qui fonctionne pour mener avec succès ces initiatives aux enjeux stratégiques.

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Smart Cities et Data Science

Par Emmanuel Manceau linkedin-e1362474850177 et Alberto Guggiola linkedin-e1362474850177  twitter-e1362474911122

Introduction

Les Smart Cities sont à la mode ! Les think tank communiquent, les élus communiquent, les entreprises communiquent et pourtant, peu de gens sont capables d’expliquer concrètement de quoi il en retourne.

Chez Quantmetry, nous avons décidé d’essayer d’y voir plus clair et de s’assurer que derrière le brouillard de la communication, se trouvait bien des perspectives d’avenir, des expérimentations et des projets à venir.

Une ville se cacherait elle sous la brume ?
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Agilité et datascience : ce n’est pas si simple !

Par Emmanuel Manceau linkedin-e1362474850177

L’accroissement du nombre de projets de Big Data / Datascience(*) aiguise les appétits de nombreuses sociétés de conseil. Côté clients, nombreux sont les grands groupes qui lancent des  expérimentations tous azimuts.  Nous sommes donc dans une situation où chacune des parties ne maîtrise pas toutes les composantes de son sujet et dont le périmètre évolue en cours de projet.  Périmètre évolutif et ajustements fréquents ont donc conduit naturellement les sociétés à mettre en avant les méthodes agiles comme solution miracle pour piloter les projets de Big Data.

Malheureusement, les choses ne sont pas si simples et nos expériences nous montrent que la réalité est plus nuancée. L’agile est trop souvent utilisé comme prétexte pour excuser des défauts d’avancement et sert parfois d’excuse pour cacher un manque de savoir-faire.

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Abeille ou bourdon ? Activons les neurones

Par Nicolas Thiebaut linkedin-e1362474850177

La plateforme de data science éthique DrivenData.org a lancé en septembre une compétition de classification d’images d’abeilles et de bourdons, qui s’est terminée le 3 décembre dernier. J’ai profité de cette occasion pour me frotter aux réseaux de neurones à convolutions, omniprésents dans la vision par ordinateur depuis plusieurs années. Cet article présente la compétition et ses enjeux, expose ensuite brièvement le fonctionnement des réseaux de neurones à convolutions, et aborde enfin leur implémentation pratique.

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