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Suivez notre actualité et nos projets

« J’adore ce moment où on a de nouveaux résultats, étonnants ou pas. C’est le début de quelque chose. »

Aurélie Pénin est astrophysicienne de formation. Elle a rejoint Datastorm en 2018 et explore de nouveaux territoires pour nourrir son insatiable curiosité scientifique. Rencontre. Aurélie, comment devient-on astrophysicienne ? Mon père est passionné d’astronomie et il y avait une lunette à la maison, j’ai donc vu la lune de près et de magnifiques images de […]

#04 Digitalisation des Titres de Paiement : Valorisation des Données

Depuis avril 2014, les titres de paiement peuvent être émis sur support papier ou sous forme dématérialisée : carte à puce rechargeable ou application sur smartphone. Notre client souhaite savoir si l’exploitation des données issues de la digitalisation pouvait augmenter la proposition de valeur que l’entreprise propose à ses différents interlocuteurs, affiliés et bénéficiaires. DataStorm a utilisé des modèles économétriques inspirés des pratiques d’évaluation des politiques publiques.

« Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle nous emmène sur des terrains plus complexes »

Titouan Robert est Data Scientist chez DataStorm depuis 2016. Féru de data projects liés au secteur de l’énergie, dopé à la R&D, il partage sa jeune expérience et jette déjà un regard sur demain. Titouan, un mot sur ton parcours. Et bien j’ai suivi mes études en Bretagne : DUT Statistique et Informatique Décisionnelle à […]

#03 Prévision de l’Impact Climatique sur les Ventes en Magasin

Une appli web développée par DataStorm permet à chaque point de vente de cette enseigne d’optimiser son activité commerciale en associant notamment les prévisions météorologiques locales à l’historique des transactions. Plus de 1000 modèles de prévision reposant sur des algorithmes de Machine Learning sont ainsi calculés quotidiennement.

Méthodes de Clustering : quand les Travaux de DataStorm servent la Recherche Académique

Si la recherche fondamentale passe par la mise en œuvre de données produites sous hypothèse bien maîtrisée, il faut ensuite inscrire la méthode dans un périmètre de fonctionnement réel. C’est ce que DataStorm peut offrir aux chercheurs. Un exemple : afin de travailler sur le contrôle des effacements diffus dans la distribution d’énergie, DataStorm a […]

#02 Le Machine Learning pour Optimiser le Recouvrement des Créances Immobilières

Dans un contexte réglementaire et économique contraignant – taux bas et marge d’intérêt sous forte contrainte – l’efficacité opérationnelle est devenue une priorité des acteurs bancaires. Des techniques innovantes d’intelligence artificielle permettent le développement d’outils qui optimisent les processus dans un objectif de maximisation du couple rendement/risques.

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