Banque, assurance, marchés, retail, énergie. On connaît leurs décisions, leurs données et ce que le régulateur y autorise.
D'un secteur à l'autre, la technologie ne bouge pas beaucoup. Ce qui bouge, c'est la décision qu'on outille, les données auxquelles on a droit, et la règle qui encadre les deux. C'est là que se gagne ou se perd un projet — rarement dans le choix du modèle.
Notre façon de construire, elle, ne change jamais. On part de la décision, pas de l'outil, et on ne s'arrête qu'une fois le système en service.
Le scoring reste notre brique la plus rentable — la plus ancienne du Machine Learning, et celle qui finance souvent le reste. Mais ce n'est plus la seule : prévision, agents, assistants métiers et automatisation documentaire tiennent aujourd'hui une place au moins aussi grande.
Des décisions qu'il faut pouvoir expliquer à un régulateur, sur des volumes où un point de performance se compte en millions.
Risque de crédit à l'octroi et en gestion, provisionnement, priorisation du recouvrement par propension à payer, suivi de la dérive des modèles.
Fraude aux paiements et à l'identité, scoring d'alertes LCB-FT, réduction des faux positifs, pistes d'audit et traçabilité des décisions.
Appétence produit et next best offer, attrition, assistants pour les conseillers, automatisation documentaire des dossiers.
Le secteur le plus documentaire de tous : contrats, garanties, expertises, déclarations. C'est là que l'IA générative paie vraiment.
Fréquence et coût du sinistre, tarification technique, souscription automatisée, contrôle des pièces justificatives.
Gravité et priorisation des dossiers, détection de fraude à la déclaration, aide à l'instruction, tenue des délais de traitement.
Lecture et comparaison de contrats, extraction des garanties et des exclusions, réponse aux questions des gestionnaires sur leur propre corpus.
Des données denses, des décisions rapides, et un contrôle derrière chaque opération.
Scoring de signaux et d'actifs, aide à l'allocation, notation ESG, risque de contrepartie.
Détection d'anomalies de marché, surveillance des opérations, classification et contrôle documentaire KYC.
Production réglementaire, rapprochements, assistants pour les équipes de contrôle et de middle office.
Ici la cible se déplace du risque vers la valeur : qui va acheter, qui va partir, combien vaudra ce client.
Appétence produit, propension d'achat, valeur client à terme, attrition, segmentation actionnable.
Prévision de la demande, risque de rupture, pricing, priorisation des réassorts.
Fraude aux retours et aux paiements, priorisation des réclamations, assistants pour le service client.
Des actifs lourds, où une heure d'arrêt se compte en dizaines de milliers d'euros.
Probabilité de défaillance d'un équipement, priorisation des interventions, détection d'anomalies de consommation.
Prévision de production et de demande, optimisation des appels de charge, pilotage de procédé.
Attrition, appétence aux offres, automatisation documentaire, assistants pour les équipes d'exploitation.
Notre expérience s'est construite dans les services financiers, la banque, l'assurance, le retail et l'automobile — sur des environnements Data & IA complexes et fortement réglementés. Contraintes de conformité, gouvernance, processus de décision longs, passage à l'échelle : nous connaissons ces sujets de l'intérieur, et nous savons ce qui bloque un projet avant la production.
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