Egides vous accompagne dans votre démarche globale ou sur des étapes clés de la construction de votre projet.
- L'évaluation de vos données : La quantité et la qualité de vos données sont des éléments à évaluer initialement. Elles permettent d'estimer le niveau de performance que pourra atteindre votre outil.
- La détermination d'un objectif : Les informations à prédire peuvent être définies avant l’évaluation des données (une fouille de données peut alors être organisée pour compléter des informations déjà disponibles) ou elles peuvent être choisies à l'issue de l'inventaire des données déjà disponibles.
- L'analyse des données : Les observations sur lesquelles le modèle s’entraîne, puis est testé, sont analysées à priori pour évaluer leurs cohérences et identifier celles qui peuvent être considérées comme outliners. Les relations entre les variables des observations sont alors étudiées pour permettre ainsi d'identifier les informations ayant le plus d'influence sur la valeur à prédire.
- La modélisation : La construction des outils mathématiques permettant de répondre à ce problème d'optimisation sous contrainte pour atteindre le meilleur compromis (qualité – délai – coût – performance).
- La validation du modèle : À l'issue de la phase d'entrainement, le modèle est testé sur un échantillon non utilisé pour son entrainement. Les résultats obtenus permettent de qualifier la qualité de l'outil.
- La mise en production : L'exploitation du modèle dans son environnement (celui de l'entreprise) est réalisée. Les interfaces d'utilisation entre les différents systèmes d'information de l'entreprise sont surveillées et améliorées selon les besoins.
Pour explorer le potentiel de ces outils de prédiction, vous pouvez consulter la page d'exemples d'application.
