Vos dashboards vous disent ce qui s’est passé. La data science vous dit ce qui va se passer, et quoi faire. Je construis des modèles prédictifs (churn, ventes, scoring, segmentation) sur une donnée fiabilisée, jusqu’à leur mise en production.
Vos données contiennent des signaux prédictifs que personne n’exploite. Un dashboard vous montre le passé ; un modèle de machine learning, lui, anticipe, à condition d’être construit sur une donnée fiable et de tourner vraiment en production.
Un bon modèle commence par une bonne compréhension de la donnée. On explore, on nettoie, on construit les variables qui comptent.
Concrètement :
On entraîne des modèles adaptés à votre cas d'usage, avec des métriques honnêtes.
Concrètement :
Un modèle qui dort dans un notebook ne sert à rien. On le branche sur vos données réelles.
Concrètement :
Un modèle sur une donnée fausse se trompe en confiance. On surveille les deux.
Concrètement :
L'objectif : choisir un cas d'usage à forte valeur et vérifier qu'il vaut le coup.
On identifie ensemble la décision à améliorer (réduire le churn, mieux prévoir la demande…) et ce qu'un modèle y apporterait concrètement.
Livrable : un cas d'usage cadré, avec la valeur attendue et les données nécessaires.
L'objectif : vérifier que vos données permettent réellement de prédire.
On explore les données disponibles, on teste la faisabilité et on reste transparents si le signal n'est pas au rendez-vous.
Livrable : un rapport de faisabilité honnête + les données préparées.
L'objectif : un modèle performant et évalué sans tricher.
On entraîne, on compare et on valide les modèles sur des métriques réalistes (pas de score gonflé sur les données d'entraînement).
Livrable : le modèle retenu, ses performances et ses limites documentées.
L'objectif : que le modèle serve vraiment, dans la durée.
On déploie le modèle sur vos données réelles, avec monitoring et ré-entraînement. Vos équipes savent l'utiliser et l'interpréter.
Livrable : votre modèle en production + suivi des performances.
