Contexte Le numérique modifie en profondeur la performance opérationnelle des entreprises. Les nouveaux flots de data, s’ils sont correctement exploités, permettent ainsi d’améliorer l’ensemble des processus de production, impactant directement la performance globale de l’entreprise sur le long terme et à tous les niveaux. C’est l’objectif du pôle Data Science ...
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Contexte Les fraudes détectables et indétectables constituent l’un des facteurs de risque les plus sensible dans le secteur bancaire. Les outils traditionnels de détection de ces fraudes demeurent encore des solutions fragmentées, aux coûts opérationnels élevés, quand une expertise Machine Learning se révèle être une véritable arme contre la fraude ...
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Contexte Piloter les talents et leurs performances en s’appuyant sur des solution de Data Science notamment l’analyse predictive est un facteur différenciant clé pour la performance globale de l’organisation. Dans ce contexte, la mise en place d’une stratégie Data Science permettra 1/ de promouvoir la promesse employeur 2/ d’optimiser le ...
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Contexte : La prise de pouvoir du client-acteur par le digital et les millions de données qu’il génère change la donne pour la fonction marketing. Face à ce nouveau contexte, elle doit s’adapter et redéfinir rapidement sa stratégie. Objectifs: développer une connaissance approfondie du consommateur et optimiser l’ensemble de ces ...
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