LES DONNÉES AU SERVICE DE VOTRE ENTREPRISE

Expertise pointue dans les données, l’analytique et l’intelligence artificielle

EXPERTISE COMPLÈTE DÉDIÉE À VOS PROJETS

Groupe Neos possède le savoir-faire et la maîtrise des technologies de pointe nécessaires à l’élaboration et la mise en œuvre de vos différentes initiatives et ce, peu importe le stade de transformation digitale auquel votre entreprise se situe.

Peu importe la nature des améliorations envisagées, l’alignement et les impacts sur votre stratégie, la gouvernance et l’ingénierie des données se doivent d’être réévalués régulièrement afin de maximiser l’efficacité de vos investissements en analytiques et ce, peu importe où vous en êtes avec l’exécution de votre programme de transformation digitale.

Chaque jour, nous travaillons d’arrache-pied pour aider des entreprises comme la vôtre, à obtenir les réponses dont elles ont besoin, à partir des données. Que ce soit par la création de solutions analytiques complètes, la création de modèles prédictifs ou prescriptifs, ou encore en accompagnant nos clients dans l’optimisation de leur processus d’ingénierie des données, notre équipe d’experts chevronnés s’assure que nos clients capitalisent au maximum sur la valeur, souvent cachée, de leurs données.

De l'Intelligence d'Affaires à l'Intelligence Artificielle

Stratégie

Planification stratégique

L’élaboration et la mise en œuvre d'une vision, d’une stratégie d’analytiques des données peut être une tâche ardue pour nombre d’organisations. Vous pourriez faire face au scepticisme découlant d’un ensemble de technologies changeantes, ou encore d’expérience antérieures et ayant connu un succès mitigé. En tant que firme spécialisée en analytiques, la division Analytiques du Groupe Neos a été en mesure d’appuyer plusieurs entreprises à recentrer leurs investissements en analytiques, afin de capitaliser pleinement sur ceux-ci.
 

Nous travaillons activement avec les intervenants-clef de nos clients, afin de définir des objectifs clairs en matière d’analytiquesidentifier les résultantes souhaitées, dans le but de créer un programme empreint de pragmatisme, tenant compte de la réalité de chacun de nos clients et regroupant les différentes initiatives sur le plan des ressources humaines, des technologies et des ressources financières devant permettre l’atteinte de ces objectifs. 

Planification & design de solution

Si la planification stratégique est cruciale afin d’assurer que les initiatives et investissements en analytique soutiennent la stratégie d’entreprise, il est également essentiel que les solutions technologiques qui seront envisagées, soient elles-aussi, clairement caractérisées. La division Analytiques du Groupe Neos regroupe des artisans chevronnés possédant le recul, l’expérience et la maîtrise des offres de fournisseurs en infonuagique, permettant de bénéficier des avantages que ceux-ci procurent, notamment dans la réduction des efforts de mise en œuvreCette réduction des efforts est facilitée par l’utilisation de composantes logicielles du domaine public lorsque cela est possible, et par l’utilisation de services infonuagiques en mode « Platform As A Service ». Nous préconisons généralement la réalisation de preuve de concepts permettant de valider rapidement tout aspects de la solution pouvant comporter un certain niveau de risques. 

Gouvernance

Gouvernance des données

Les données deviennent le principal actif de l'entreprise et influencent le succès de votre entreprise. Vous ne pourrez exploiter vos données et effectuer une transformation numérique réussie que si vous êtes en mesure de gouverner vos données. Cela signifie qu'il est impératif de déployer un cadre de gouvernance des données qui convient à votre organisation et à vos futurs objectifs et modèles d’affaires. Ce cadre doit contrôler les normes de données nécessaires et déléguer les rôles et responsabilités requis au sein de votre organisation et en relation avec l'écosystème commercial où votre entreprise opère. La division Analytiques du Groupe Neos est en mesure de vous aider à définir un cadre de gouvernance qui tiendra compte de vos besoins et défis particuliers. Nous avons également l’expérience lorsque vient le temps d’opérationnaliser ce cadre de gouvernance. 

Sécurité & confidentialité

Si vos données font parties des actifs de votre entreprise, il va de soi qu’ils doivent être protégés et leur accès contrôlé. Pour ce faire, les conseillers de la division Analytiques préconisent une approche tenant compte des quatre principaux voletssuivants: 

  1. La classification des données 
  2. La classification des personnes pouvant accéder aux données 
  3. L’identification des méthodes d’accès permises 
  4. Les mécanismes de protection des données (par exemple : authentification forte des utilisateurschiffrement des données au repos ou en transit, masquage, etc.) 

Une fois ces besoins clairement identifiésles mesures de sécurité et les mécanismes en assurant le contrôle et l’audit des accèsse doivent d’être pris en considération dans la définition de l’architecture de la solution analytique et dans la configuration des différentes couches de la solution. C’est un exercice qui exige rigueur et maitrise des meilleures pratiques, ainsi qu’une grande connaissance des différents mécanismes de sécurité mis de l’avant par les fournisseurs de services infonuagiques. 

Data Engineering

Acquisition des données

L'acquisition de données permet d'amener au sein de l’organisation, des données créées par une ou plusieurs sources extérieures. L'ingestion elle, concerne le transport de données provenant de sources variées vers un support de stockage où elles peuvent être transformées, consultées et analysées par l’organisation. La destination est généralement soit un lac de données, en entrepôt de données, ou directement au sein d’applications analytiques 

 

La couche d'ingestion de données est l'épine dorsale de toute architecture de solutions analytiques. Les systèmes d'analyse en aval reposent sur des données propres, cohérentesaccessibles et quantité suffisante pour être significatives. Il existe différentes façons d'ingérer des données, et la conception d'une couche d'ingestion de données particulière peut être basée sur différents modèles ou architectures. Nos praticiens de l’ingénierie des données recherchent l’efficience du traitement des données afin de limiter la duplication inutile, tout en permettant leur accès selon le contexte d’utilisation. Un autre enjeu où la division Analytique du Groupe Neos excelle, vise la gestion efficace des métadonnées. Bien que cette dernière soit fréquemment négligée elle demeure un élément essentiel du puzzle. Nous sommes en mesure d’aider nos clients avec la caractérisation, l’analyse taxonomique et le catalogage des données. Ainsi, il deviendra d’autant plus facile de permettre la réutilisation de jeux de données existants, selon différents contextes d’analyse. 

Nettoyage des données

L’adage « Garbage in, garbage out » décrit bien une réalité à laquelle une majorité d’organisations sont confrontées et ce, souvent sans même le savoir. Des données erronées ou incomplètes produisent des information erronées et incomplètes; des décisions mal avisées s’en suivent. Habituellement, la division Analytiques du Groupe Neos préconise l’évaluation initiale des données critiques selon les 5 critères suivants : 

  • La validité (Le niveau de conformité des données aux règles d’affaires) 
  • La précision (Le degré de précision des données) 
  • La complétude (Le niveau d’assurance que toutes les données nécessaires sont présentes) 
  • La cohérence (Le niveau de cohérence des données à l’intérieur d’un même jeu de données ou entre différents jeux de données) 
  • L’uniformité (Le degré d’adhérence à des unités de mesures standardisées) 

Une fois l’analyse des données complétée au moyen de technique de profilage des données, celles-ci seront au besoin, nettoyées et vérifiées avant de produire un rapport de conformité. 

Data Science

Analyse descriptive

L’analyse des données s’inscrit dans un continuum qui vise à transformer la donnée en information puis en savoir. Le savoir, qui est la connaissance de la probabilité d’occurrence d’un évènement dans le futur, est ce qui nous permettra de prendre une décision éduquée. En cela il est le but ultime de l’analyse. Avant de l’atteindre, plusieurs étapes doivent cependant être franchies. 

L’analyse descriptive est, comme son nom l’indique, la description en termes statistiques de la situation présente. Cela va comprendre des mesures de centrage comme la moyenne ou la médiane, ou des mesures de dispersion comme l’écart type ou la variance. Cela comprend aussi des pourcentages, des répartitions ou des distributions, souvent représentés graphiquement. Ce sont les statistiques descriptives de ce que nous avons aujourd’hui devant nous. Une description du présent.  

Ce niveau d’analyse apporte peu dans l’aide à la décision. C’est cependant une étape nécessaire à une meilleure compréhension de la situation présente, des données à notre disposition et de leur qualité. 

KPI et définition des mesures de performance 

La gestion d’une situation, quelle qu’elle soit, passe par des mesures de performance. L’analyse descriptive, en contribuant à une meilleure compréhension de la situation présente, apporte une aide considérable a l’établissement de ces mesures de performances, ou KPIs (Key Performance Indicators).

Analyse diagnostique intelligence d'affaires

Avec lanalyse diagnostique nous comparons ce que nous avons aujourd’hui avec ce que nous avions hier. Nous comparons la situation présente, telle que comprise à l’aide de l’analyse descriptive, avec des données historiques, décrivant une situation passée. L’objectif est de trouver des explications, plus exactement des corrélations, entre le présent et le passe. Pourquoi avons-nous cela aujourd'hui ? Y a-t-il des éléments dans le passé qui auraient une relation avec ce que nous pouvons observer aujourd’hui et pourraient nous permettre de l’expliquer dans une certaine mesure. C’est le domaine de l’intelligence d’affaire, du business intelligence ou BI. Le BI nous donne des informations sur ce que nous avions hier, sur ce que nous avons aujourd’hui, et les possibles interactions entre les deux.  

Modélisation prédictive/prescriptive

L’analyse prédictive représente un bond considérable dans la complexité car elle s’attaque à l’incertitude du futur. Elle se propose, à l’aide d’outils mathématiques complexes, de transformer l’information obtenue jusqu’à présent, en savoir. Ce savoir, par le calcul de la probabilité d’occurrence d’un évènement dans le futur, nous permet de prendre des décisions éduquées. L’analyse prédictive permet de lever une partie du voile de l’incertitude du futur et ainsi de prendre la meilleure décision éduquée possible. C’est le domaine de la modélisation prédictive, du Machine Learning et du Deep Learning. 

L’analyse prescriptive est mathématiquement identique à l'analyse prédictive mais inversée dans le tempsSi l'analyse prédictive nous apprend, pour un univers présent donné, la probabilité d’occurrence d’un événement dans le futur, l'analyse prescriptive nous indique ce qu'il faut que nous changions dans notre univers présent afin d’augmenter la probabilité d’occurrence d’un évènement donné dans le futur.

Modélisation prédictive statique 

Un modèle est une équation mathématique qui comporte des paramètres. Chaque paramètre représente une corrélation entre deux variables. Dans un modèle classique, ou statique, les paramètres sont figés et donc ne varient pas avec le temps. Cependant l’univers lui évolueles corrélations changent et les modèles deviennent donc obsolètes avec le temps. Il est donc nécessaire de les recalculer régulièrement. 

Les modèles statiques offrent cependant l’avantage de pouvoir expliquer l’origine d’une prédiction, ce qui est utile, et parfois obligatoire, dans des industries régulées telles que banque et finance. 

Modélisation prédictive dynamique - Machine Learning 

Afin de contrer l’obsolescence des modèles prédictifs avec le temps, il a été rendu possible le recalcul automatique des paramètres avec l’ajout de nouvelles observations. Ce recalcul se fait grâce a l’emploi de la validation croisée et grâce à une régularisation pilotée par des hyperparamètres. Les modèles prédictifs conçus en apprentissage automatique ou Machine Learning s’adaptent automatiquement au fur et a mesure de l’adjonction de nouvelles observations. Cela apporte un gain considérable en efficacité, en temps et en précision.

Réseau neuronal / Deep Learning 

Les réseaux de neurones sont apparus dans les années 60 et n’ont cesse de se perfectionner. Conçus pour imiter le fonctionnement d’un cerveau humain ils sont composés de « neurones » ou « nodes » a travers lesquels passent un flux de données, contrôlé par des fonctions d’activation. Les neurones sont disposés en couches. Lorsqu’un réseau comporte plus de 7 couches on parle de réseau de neurones profond et donc d’apprentissage profond ou Deep Learning.  

Ces réseaux sont aujourd’hui largement utilisés, entre autres dans des applications complexes de reconnaissance d’images et de sons, de reconnaissance vocale et d’écriture. 

Intelligence artificielle

  • RPA
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  • Découverte & amélioration des processus
  • Préparation de l'analyse de rentabilisation
  • Cartographie & optimisation des processus
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