Nous utilisons les technologies d’IA et de Machine Learning pour créer des systèmes intelligents et intégrés reliant logiciels, machines et automatisation. Nos solutions permettent d’optimiser les processus, d’améliorer l’efficacité et de soutenir les décisions opérationnelles. Exemples :

• FINTECH – Détection des déclarations suspectes avec un taux 80 % plus élevé : pour un grand assureur polonais, nous avons implémenté des algorithmes de ML permettant de détecter automatiquement les déclarations suspectes et de rediriger les cas à haut risque vers une vérification manuelle. Les taux de détection ont augmenté de 60 % dès le premier trimestre, avec 30 % d’économies de coûts.
• FINTECH – Efficacité pour les agences de recouvrement : un outil IA/ML pour l’évaluation précise des portefeuilles de débiteurs, améliorant les décisions d’achat.
• E-COMMERCE – Cabine d’essayage virtuelle : une solution de visualisation réaliste de vêtements sur des photos de clients grâce à la reconnaissance corporelle.
• FINTECH – Évaluation automatisée des risques : un modèle ML remplaçant l’évaluation manuelle des risques dans le factoring, fonctionnant 24h/24 et évolutif.
• FINTECH – Modèle de fidélisation client : un modèle de Deep Learning identifiant les risques de churn et réduisant le taux d’attrition de 6 %.
• INDUSTRIE – Ascenseur intelligent : pour ZREMB, nous avons développé un système IA/ML pour un ascenseur sans contact reconnaissant les intentions des passagers, récompensé lors du PropTech Festival 2022.
• TRANSPORT – Détection de traverses ferroviaires défectueuses : un système IA/ML permettant l’identification automatique des défauts d’infrastructure.
• ÉNERGIE – Optimisation de la consommation énergétique : un modèle prédictif de ML pour la gestion de la production et de la consommation d’énergie pour un fournisseur britannique.