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TIMES SERIES

USE-CASE #1

Lutte contre le gaspillage alimentaire

Cette entité publique a pour responsabilité de gérer les inscriptions et de servir les repas aux écoles publiques d’un arrondissement d’une grande agglomération française.

Afin de réduire le gâchis alimentaire et d’éviter les sur-commandes, cette entité publique  s’est donnée comme objectif de prédire l’affluence dans les cantines en se basant sur l’historique des 3 dernières années.

  • Analyse des données et de la faisabilité du projet
  • Enrichissement des données
  • Benchmark de modèles de prédiction (linéaires, boosting, etc.)
  • Implémentation d’une fonction de coût asymétrique adaptée au besoin : éviter la sous-commande à tout prix
  • Utilisation de features textuelles pour inclure les données des menus
  • Développement d’une application afin d’envoyer les prédictions régulièrement aux responsables des commandes
  • Modularité des modèles afin de définir différents secteurs d’écoles

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USE-CASE #2

Fréquentation Forecasting

Cette société est l'un des plus gros fournisseurs mondiaux de services de restauration collective pour toutes formes d'entreprises, métier historique qu'elle a ensuite élargi à partir de 2010 à d'autres activités connexes. En 2016, elle regroupe plus de 400 000 salariés, ce qui la place dans le Top20 des employeurs au niveau mondial.

Afin d’optimiser au mieux le revenu de ses restaurants d’entreprises, le siège souhaite fournir un outil décisionnel à ses site managers.

Cet outil aide au pricing et à l’estimation des stocks en mettant en avant de nombreux KPI et une prédiction de fréquentation basée sur de nombreuses caractéristiques telles que des informations géographique, concurrentielle,  météorologique, …

  • Analyse de la pertinence des prédictions en fonction des données récolté.
  • Adaptation de l’outil pour le marché US
  • Amélioration des prédictions
  • Industrialisation de l’íngestion de certaines données.
  • Généralisation du processing des données d’entrée pour pouvoir adapter l’outil sur l’ensemble des marchés étrangers.

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USE-CASE #3

L’équipe a pour objectif de développer un outil d’automatisation des enchères sur Google Adwords.

Cette société cotée est une agence de voyage proposant aussi bien des solutions de transports que d’hébergement.

En effet, notre client  est en concurrence avec l’ensemble des acteurs de la mobilité (vendeurs de billets de train, d’avion, covoiturage…) et une majorité de l’acquisition se fait via Google. Il est donc capital d’investir sur ce canal, mais d’investir là où le revenu sera à maximiser.

Ce projet optimise donc le ROI en plaçant des enchères quotidiennes sur plusieurs centaines de milliers de mot-clés

  • Renforcement d’une équipe agile pluri-disciplinaire Data
  • Développement de modèle de LSTM (deep)  pour prédire les revenus
  • Amélioration de la performance des modèles de prédiction de coût
  • Gestion dynamique des modèles afin de favoriser le stacking et le versioning
  • Optimisation des process de Data Ingénierie sur Scala/Spark pour permettre l’élargissement à l’ensemble des mot-clés gérés
  • Favoriser le rayonnement du client avec la participation à différentes conférences (Xebicon, Devoxx, BreizhCamp…)

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Nos références

Expertise Datawok FRAUD DETECTION
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