IA appliquée aux métiersAI applied to operationsDes modèles au service de vos décisions quotidiennes.Models that support your everyday decisions.

Prédire et optimiser, ensemblePredict and optimize, together

Prévoir la demande est utile ; décider quoi faire de cette prévision l’est davantage. Nous associons les modèles prédictifs à l’optimisation sous contraintes : capacités, horaires, budgets, conventions collectives, délais de livraison. Le résultat n’est pas un score isolé, mais une recommandation applicable que vos équipes peuvent comparer à leurs pratiques actuelles et ajuster.

Forecasting demand is useful; deciding what to do with that forecast is more so. We pair predictive models with constraint-based optimization: capacities, schedules, budgets, collective agreements, delivery lead times. The result is not an isolated score but an actionable recommendation that your teams can compare with their current practices and adjust.

Des cas d’usage par fonctionUse cases by function

Nous intervenons là où les décisions sont fréquentes, coûteuses et contraintes. Chaque cas d’usage part d’un processus existant et d’indicateurs que vos gestionnaires suivent déjà. Nous ne cherchons pas à remplacer leur jugement, mais à leur donner de meilleures options, chiffrées et comparables, au moment de décider.

We focus where decisions are frequent, costly and constrained. Each use case starts from an existing process and from indicators your managers already track. We do not seek to replace their judgment, but to give them better options, quantified and comparable, at the moment of decision.

Simuler avant de transformerSimulate before you transform

Avant de réorganiser un réseau, d’ouvrir un site ou de modifier une politique de service, il est utile de tester les options. Nous construisons des modèles de simulation qui reproduisent le fonctionnement de vos systèmes complexes et permettent de comparer plusieurs scénarios de transformation selon les critères qui comptent pour vous : coûts, niveau de service, charge de travail, risques.

Before reorganizing a network, opening a site or changing a service policy, it pays to test the options. We build simulation models that reproduce how your complex systems behave and let you compare several transformation scenarios against the criteria that matter to you: cost, service level, workload and risk.

Les questions typiques que nous aidons à trancher :

Typical questions we help settle:

• Quel est l’effet d’une nouvelle règle d’affectation sur les délais et la charge des équipes ?What effect will a new assignment rule have on lead times and team workload?
• Combien d’entrepôts ou de points de service faut-il, et où les situer ?How many warehouses or service points are needed, and where should they be located?
• Quelle capacité prévoir pour absorber une pointe saisonnière sans surcoût permanent ?How much capacity is needed to absorb a seasonal peak without a permanent cost increase?
• Comment réagit l’organisation si une ressource clé devient indisponible ?How does the organization respond if a key resource becomes unavailable?

Une IA explicable, évolutive et conformeExplainable, adaptable and compliant AI

Un modèle que personne ne comprend ne sera pas utilisé. Nous privilégions des approches dont les résultats peuvent être expliqués aux gestionnaires et aux personnes concernées, documentons les données utilisées et prévoyons le réentraînement dès la conception. Pour les décisions automatisées touchant des personnes, nous tenons compte des obligations d’information et de transparence prévues par la Loi 25.

A model nobody understands will not be used. We favour approaches whose results can be explained to managers and to the people affected, document the data used and plan for retraining from the design stage. For automated decisions affecting individuals, we take into account the information and transparency obligations set out in Law 25.

Du prototype à l’usage réelFrom prototype to real use

Nous partons d’un cas d’usage délimité, validons la qualité des données, puis construisons un prototype comparé aux pratiques actuelles. Une fois la valeur démontrée sur le terrain, le modèle est industrialisé, intégré aux outils de vos équipes et suivi dans le temps pour conserver sa précision.

We start from a well-defined use case, validate data quality, then build a prototype compared against current practices. Once value is demonstrated in the field, the model is industrialized, integrated into your teams’ tools and monitored over time to maintain its accuracy.

Ce que nous regardons en premierWhat we look at first

Avant toute recommandation, quelques signaux concrets nous disent où se trouvent les vrais enjeux.

Before any recommendation, a few concrete signals tell us where the real issues are.