Passez de l'analyse rétrospective à la prédiction actionnable. Flowt développe des modèles de machine learning prédictifs et de scoring qui vous donnent une longueur d'avance sur vos marchés.
L'analyse prédictive utilise le machine learning et les statistiques avancées pour identifier des patterns dans vos données historiques et prédire des événements futurs. Le scoring attribue un score de probabilité à chaque individu ou événement (probabilité de churn, de conversion, de fraude). Chez Flowt, nous transformons vos données en prédictions concrètes et actionnables, intégrées directement dans vos processus métier grâce à nos pipelines MLOps.
Analyse exploratoire de vos données, identification des variables prédictives, nettoyage et feature engineering. Cette phase critique détermine 80% de la qualité du modèle final.
Entraînement de plusieurs algorithmes (XGBoost, Random Forest, réseaux de neurones), validation croisée rigoureuse, optimisation des hyperparamètres et sélection du modèle le plus performant sur vos données.
Chaque prédiction se traduit en décision concrète et chiffrable : campagne ciblée, rétention proactive, optimisation des stocks. Le ROI est mesurable dès les premières semaines de déploiement.
Ne réagissez plus aux événements : anticipez-les. Prévision de la demande, détection précoce du churn, identification des opportunités commerciales avant vos concurrents.
Le scoring prédictif identifie les signaux faibles de risque avant qu'ils ne se matérialisent : fraude, impayés, défaillance d'équipement. Agissez de manière proactive plutôt que réactive.
Chaque prédiction se traduit en décision concrète et chiffrable : campagne ciblée, rétention proactive, optimisation des stocks. Le ROI est mesurable dès les premières semaines de déploiement.
Les entreprises qui intègrent l'analyse prédictive dans leurs processus surpassent systématiquement leurs concurrents. Vos modèles s'améliorent avec le temps, creusant l'écart.
Scorez chaque client pour des actions ciblées :
Anticipez les volumes pour optimiser vos opérations :
Identifiez les comportements atypiques en temps réel :
de taux de conversion grâce au lead scoring et aux campagnes ciblées
de précision moyenne de nos modèles prédictifs en production
de churn client grâce à la détection précoce et la rétention proactive
Découvrez comment nous avons accompagné nos clients dans leur transformation Data & IA.
Nos data scientists identifient les cas d'usage prédictifs à fort impact dans votre activité et développent des modèles performants, déployés en production avec notre stack MLOps. Du scoring client à la prévision de la demande, nous transformons vos données en avantage concurrentiel.
Demandez un premier diagnostic de vos données prédictives.
Partenaire de confiance de grands comptes (EDF, Décathlon, BNP Paribas) et de nombreuses PME françaises, nous vous accompagnons pour atteindre vos objectifs.
Nous adaptons chaque projet à vos besoins spécifiques, votre secteur d'activité et vos infrastructures existantes.
Grâce à notre méthodologie agile, nous privilégions les succès courts et la collaboration avec vos équipes métiers.
Notre objectif : votre autonomie. Nous formons vos équipes pour qu'elles puissent faire évoluer la solution en interne.
Retrouvez les réponses aux questions les plus courantes sur l'analyse prédictive et le scoring en entreprise.
Nous couvrons un large spectre : scoring client (churn, conversion, LTV), prévision de la demande, détection de fraude, maintenance prédictive, optimisation des prix, prédiction d'attrition RH. Le choix dépend de vos données disponibles et de vos objectifs business.
En général, quelques milliers d'observations suffisent pour un premier modèle robuste. La qualité prime sur la quantité : des données propres, bien structurées et avec un historique de 12-24 mois permettent d'obtenir d'excellents résultats.
Nous utilisons des métriques adaptées au cas d'usage : AUC-ROC et précision pour la classification, RMSE et MAE pour la régression, matrice de confusion pour la détection. Chaque modèle est validé sur des données de test que le modèle n'a jamais vues.
Oui. Nous déployons les modèles sous forme d'APIs qui s'intègrent avec votre CRM (Salesforce, HubSpot, etc.), votre ERP ou tout autre système. Les scores sont calculés en temps réel ou en batch selon votre besoin.
Les comportements évoluent et les modèles peuvent perdre en précision (data drift). Nous mettons en place un monitoring MLOps continu qui détecte les dégradations et déclenche le réentraînement automatique des modèles.
La Business Intelligence répond à "que s'est-il passé ?" (descriptif). L'analyse prédictive répond à "que va-t-il se passer ?" (prédictif). Les deux sont complémentaires : la BI identifie les tendances, le prédictif anticipe l'avenir.
Un premier modèle fonctionnel est livré en 4 à 8 semaines (exploration, modélisation, validation). Le déploiement en production avec monitoring prend 2 à 4 semaines supplémentaires. Un POC peut être réalisé en 2 à 3 semaines pour valider le potentiel.
Non. Les outils et méthodologies modernes rendent l'analyse prédictive accessible aux PME et ETI. Ce qui compte, c'est la qualité des données et la pertinence du cas d'usage, pas la taille de l'entreprise.
Nous utilisons principalement Python (scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch) pour le développement des modèles, et des plateformes cloud (AWS SageMaker, Vertex AI) pour l'entraînement et le déploiement à grande échelle.
Contactez-nous pour un premier échange. Nous identifions ensemble les cas d'usage prédictifs les plus impactants pour votre activité, évaluons vos données disponibles et proposons une feuille de route concrète avec ROI estimé.
