/expertises
Science des données
Ce que vos données disent, et ce qu’il leur manque
La science des données (Data Science) explore, nettoie et analyse vos données pour en tirer les statistiques utiles et révéler les relations qu’elles contiennent. C’est la première étape de tout projet d’intelligence artificielle : elle dit ce que vos données permettent, avant tout investissement.
/questions
Des réponses de la science des données à vos questions.
Vos logiciels accumulent des données chaque jour : ventes, interventions, demandes, mesures. Elles répondent à des questions précises, comme l’origine de vos meilleurs clients, le moment où la demande monte ou le facteur qui pèse sur un rendement.
Une analyse menée avec rigueur éclaire souvent une décision sans modèle d’IA. Elle indique aussi quand un modèle vaut l’investissement.
- Analyse exploratoire Décrit vos données, en mesure la qualité et en révèle les tendances, les saisonnalités et les relations, chiffres et graphiques à l’appui.
- Segmentation Regroupe vos clients, vos produits ou vos sites selon leurs comportements, et décrit chaque groupe pour orienter offres et actions.
- Analyse des causes Mesure le poids de chaque facteur sur un résultat (un rendement, un délai, un taux de réclamation) et sépare les causes des simples coïncidences.
- Étude de la clientèle Croise achats, demandes et retours pour décrire qui sont vos clients, ce qu’ils attendent et ce qui les fait revenir.
- Analyse des verbatims Classe par thème et par tonalité les réponses libres de vos enquêtes et de vos réclamations, et chiffre ce qui revient le plus.
- Tests et expérimentations Mesure l’effet d’un changement (un prix, un message, une organisation) en comparant des groupes, pour décider sur des preuves.
/démarche
Une démarche de science des données en quatre temps.
Chaque analyse part d’une question posée par vos équipes, et se termine par une réponse qu’elles peuvent utiliser.
- Comprendre la question Nous précisons avec vos équipes la décision à éclairer et les données disponibles.
- Explorer Nous décrivons les données, repérons les anomalies et mesurons ce qu’elles contiennent.
- Modéliser Nous testons les relations entre les facteurs et mesurons leur poids, avec la méthode la plus simple qui suffit.
- Restituer Nous présentons les résultats en graphiques et en synthèses écrites, avec leurs limites.
Une question de vos équipes au départ, une réponse utilisable à l’arrivée.
/qualité
Une mesure de la qualité de vos données.
Avant toute analyse, la qualité des données se mesure selon quatre critères. Le résultat dit ce que vos données permettent aujourd’hui, et ce qu’il faut corriger pour aller plus loin.
Les corrections se font à la source, dans vos logiciels, avec les personnes qui saisissent les données.
- La complétude Mesure la part des valeurs manquantes, champ par champ et dans le temps.
- L’exactitude Compare les données à des sources de référence ou à des règles métier connues.
- La cohérence Repère les contradictions entre logiciels, comme un même client sous deux adresses.
- La fraîcheur Indique la date de dernière mise à jour de chaque source, et sa fréquence.
/restitution
Des résultats lisibles par vos équipes.
Les résultats vous sont restitués en graphiques et en synthèses écrites, avec les limites de chaque conclusion. Les données et le code qui les produisent vous sont transmis, et vos équipes peuvent refaire l’analyse.
Quand un résultat appelle un suivi régulier, il devient un tableau de bord ou un modèle mis en production.
- Des graphiques qui répondent à une question à la fois
- Des synthèses écrites avec les limites de chaque résultat
- Des analyses reproductibles données et code transmis à vos équipes
/tableaux de bord
Des tableaux de bord qui suivent vos indicateurs.
Une analyse ponctuelle répond à une question. Un tableau de bord suit les mêmes indicateurs dans le temps, mis à jour à partir de vos logiciels.
Chaque indicateur porte sa définition, sa source et sa date de mise à jour. Les écarts qui dépassent la variation habituelle sont signalés.
- Des indicateurs définis avec vos équipes, une fois pour toutes
- Des données à jour tirées directement de vos logiciels
- Des écarts signalés au-delà de la variation habituelle
Des indicateurs à jour, dont chacun sait d’où ils viennent.
/secteurs
La science des données dans chaque secteur.
Les questions changent d’un secteur à l’autre, la méthode reste la même : une question précise, des données vérifiées, une réponse chiffrée.
- Industrie Analyse des rendements, des rebuts et des arrêts de production, pour trouver les leviers de productivité.
- Commerce et services Étude de la clientèle, de la fidélité et des prix, pour orienter offres et campagnes.
- Énergie Analyse des consommations par site et par usage, pour cibler les économies.
- Secteur public Analyse de la fréquentation des services, des délais de traitement et des demandes des usagers.
/diagnostic
Le point de départ de tout projet d’IA.
Le Diag Data IA de Bpifrance commence par un état des lieux de vos données. Il dit en huit jours d’intervention ce qu’elles permettent, et quels projets d’IA valent l’investissement. Bpifrance en finance 40 %.
- 8 jours d’intervention de nos experts
- 40 % pris en charge par Bpifrance
- 6 000 € HT à la charge de votre entreprise
/à savoir
Les questions les plus fréquentes sur la science des données.
Ingénierie des donnéesLes données publiques sur data.gouv.fr (nouvel onglet)
La science des données et l’IA
La science des données analyse et explique. L’intelligence artificielle automatise une tâche à partir des données. La première précède souvent la seconde, et suffit parfois.
Data scientist et data engineer
Le data scientist analyse les données et construit les modèles. Le data engineer construit le socle qui collecte, transforme et sert les données. Les deux travaillent ensemble dans AI Studio.
Les outils de la science des données
Le langage Python et ses bibliothèques d’analyse, le langage SQL et des outils de visualisation forment le socle du métier. Nous travaillons aussi dans les outils que vos équipes utilisent déjà.
Statistiques et science des données
Les statistiques fournissent les méthodes, la science des données les applique à grande échelle, avec l’informatique et la connaissance du métier.
Les données ouvertes
Les données publiques (démographie, météo, calendrier, données des collectivités) enrichissent souvent les vôtres et expliquent une part de leurs variations.
Un tableau de bord ou une analyse
Une analyse répond à une question posée une fois. Un tableau de bord suit des indicateurs dans la durée. Les deux se complètent : l’analyse choisit les indicateurs que le tableau de bord suivra.
La durée d’une analyse
Une analyse ciblée tient en quelques jours. Une étude qui croise plusieurs sources de données demande quelques semaines.
Les données nécessaires
Une analyse peut commencer avec un simple export de vos logiciels. Sa portée dépend de la profondeur de l’historique et de la qualité des données.
La confidentialité
Les analyses peuvent se faire sur votre infrastructure, sans que les données en sortent. Les données personnelles sont pseudonymisées quand l’analyse le permet.
/cas d’usage
Des cas d’usage d’analyse et d’optimisation.
- Segmentation Regroupe clients, produits ou sites aux comportements proches, pour adapter les offres et les actions à chacun.
- Tournées et plannings Calcule tournées, plannings et affectations qui respectent vos contraintes et réduisent les trajets et les coûts.
- Réglage de procédés Recherche les réglages qui améliorent le rendement ou la qualité d’un procédé, à partir de ses mesures.
- Allocation de ressources Répartit budgets, stocks ou capacités entre sites et activités, selon vos priorités et vos contraintes.
- Socle de données Rassemble vos sources dans un socle fiable, documenté et sécurisé, prêt pour l’analyse et pour l’IA.
- Qualité des données Détecte doublons, incohérences et valeurs manquantes, et propose les corrections avant qu’elles ne faussent vos décisions.
/dans cette rubrique
- Expertises La bonne technique pour chaque problème
- IA générative et LLM Des modèles de langage reliés à vos documents
- MLOps L’industrialisation qui fait durer vos modèles
- Machine Learning Prévoir, classer, détecter, recommander
- Deep Learning Des réseaux de neurones pour les images, les sons, les textes
- Ingénierie des données Un socle de données fiable, prêt pour l’IA
- Agents IA Des agents qui travaillent dans vos outils
- Vision par ordinateur Lire, mesurer et contrôler les images
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