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Cybion est une société s'appuyant sur une équipe d'ingénieurs, de docteurs et d'anciens de la recherche scientifique, qui regroupe des data scientists, des développeurs, des chefs de projet et des experts UX disposant d'expérience dans l’exploitation de la technologie et des données. Son objectif est de construire des produits et des services augmentés par l’intelligence artificielle, tout en plaçant l’utilisateur final au cœur de la conception. Concrètement, les métiers de la société sont la data science, le développement logiciel, la conception produit, l'ingénierie avant-vente et les projets. Les produits sont soit des plate-formes qui permettent à ses clients entreprises à développer des solutions de prévisions des ventes ou d'optimisation de stocks ou de trésorerie, soit des applications visant les mêmes objectives déjà développées et personnalisables afin de permettre à ses clients de réduire les temps de développement et déploiement d'applications prédictives.
Pour les dirigeants de l'entreprise, l'intelligence artificielle doit respecter trois principes: ubiquité (être disponible sur un grand nombre de terminaux), universalité (conçue par des humains au bénéfice de tous les humains) et responsabilité (priorité données à l'efficacité économique, l'impact social, le respect de l'environnement, la gestion des ressources et l'amélioration des conditions de vie).
La société a été créée en 2008 par Jérémy Arrivisti (également fondateur de la plate-forme immobilière Welldom) et Rupert Richard en 2008, qui rejoint la société en tant que vice président marketing et opérations.
Solutions de prévisions des ventes s'appuyant sur le machine learning. En prévoyant les ventes de manière plus précise, la société annoncé qu'il est possibe d'optimiser la disponibilité des produits en magasin et de mieux gérer le besoin en réapprovisionnement
Ce service apprend à partir d'un historique de données internes et externes et produit des prévisions qui sont ensuite constamment comparées avec l’évolution réelle des données pour, in fine, être cpable de détecter les moments pendant lesquels les valeurs réelles s’écartent de manière trop importante des prévisions pour en déduire une potentiel une rupture de stock.
Les modèles prévisionnels de Verteego permettent de modéliser les flux de trésorerie d'une entreprise et d'accompagner les directions financières dans l'optimisation du besoin en fonds de roulement. Pour entraîner ses modèles prédictifs, Verteego s'appuie simultanément sur less données historiques (TMS, ERP, système RH, etc.) et les données externes.
Ce service permet d'optimiser l'assortiment, l'allocation d'espace par produit et marques, l'aménagement du point de vente et de la circulation, la mise en valeur et la mise en avant des produits et la communication sur le lieu de vente. Cela pemet, donc, de rationaliser la sélection, la disposition et la mise en valeur des produits d'une marque grâce à l'intelligence artificielle.
Ce service vise à aider les responsables produits à définir leur stratégie de pricing. Grâce à des algorithmes de machine learning, la plate-forme d'intelligence artificielle de Verteego recommande des actions concrètes à transmettre aux équipes commerciales et marketing, pour que ces dernières comprennent l'élasticité-prix propre à chaque couple article-point de vente et explore plusieurs scénarios de pricing pour que les équipes marketing réalise des choix éclairés.
Comment améliorer son système de prévision des ventes avec le machine learning
Comment améliorer la prévision des stocks avec le machine learning
Comment un historique de données assure la fiabilité d’une prévision des ventes.
Choisir le bon modèle pour prédire une série temporelle est ardu. Voici un tour d'horizon des caractéristiques à prendre en compte dans son choix de solution.