Recherche & Développement

DataStorm mène une activité de Recherche & Développement complémentaire à la recherche académique du groupe ENSAE-ENSAI

Datastorm permet aux entreprises et aux organisations publiques d’enrichir leur propre capacité de Recherche et Développement par l’adjonction de l’expertise très riche en Data Science, en Intelligence Artificielle et en Economie des laboratoires du Groupe ENSAE-ENSAI et plus largement de l’Institut polytechnique de Paris.
Afin de proposer à nos clients les solutions et algorithmes les plus pertinents et performants, nous dédions 20% du temps à des travaux de Recherche & Développement, ce qui offre à nos collaborateurs la possibilité de se tenir en permanence à la pointe des outils et méthodes mis en œuvre.

Recherche & Développement

R&D

Optimiser ses sessions de calcul avec Shinybatch

Dans la famille des packages shiny développés par Datastorm, voici Shinybatch. La solution idéale lorsqu’un utilisateur métier a besoin de paramétrer et lancer un calcul gros consommateur de ressources (temps, CPU, RAM, …) sans surcharger le serveur et bloquer les autres utilisateurs.

8 mars 2021
R&D

Construire, visualiser et télécharger des tableaux croisés avec Shinypivottabler

Suite de notre série sur les packages open source développés par Datastorm avec Shinypivottabler. Le package propose un module shiny permettant aux utilisateurs de construire, visualiser, et télécharger le tableau croisé de leurs rêves. Rien que ça !

31 janvier 2021
R&D

Voici shinydrive, le dernier-né des packages Datastorm

Dans la famille des packages shiny de Datastorm, voici le petit dernier : shinydrive. Le package shinydrive a été développé pour répondre à un besoin simple : faciliter le partage de fichiers entre différents utilisateurs d’une application R/shiny.

6 janvier 2021

Le fil

Suivez notre actualité et nos projets

Compteurs intelligents et tarification dynamique de l’électricité : l’analyse de Datastorm

Dans sa réponse à la consultation de la Commission de régulation de l’énergie, Datastorm partage son analyse sur la mise en place d’une tarification dynamique de l’électricité liée au déploiement des compteurs intelligents.

« Tous les projets data ne trouvent pas leurs solutions dans les réseaux de neurones »

Benoit Thieurmel est le Directeur des opérations de Datastorm. Son mantra : partage de connaissance, rigueur, méthode… et vigilance quand on croise une boite noire.

R&D
Optimiser ses sessions de calcul avec Shinybatch

Dans la famille des packages shiny développés par Datastorm, voici Shinybatch. La solution idéale lorsqu’un utilisateur métier a besoin de paramétrer et lancer un calcul gros consommateur de ressources (temps, CPU, RAM, …) sans surcharger le serveur et bloquer les autres utilisateurs.

Replay webinar : Solutions R Shiny au service des métiers : l’exemple du Crédit Immobilier de France

Julien Valletoux directeur des risques du Crédit Immobilier de France, nous explique comment ses équipes ont organisé leur chaine de production data autour de solutions R Shiny. Au-delà, nous voyons avec Benoit Ravel et Benoit Thieurmel comment les outils open source pensés et conçus AVEC les métiers, peuvent faire la différence, servir vos projets et accélérer votre innovation.

R&D
Construire, visualiser et télécharger des tableaux croisés avec Shinypivottabler

Suite de notre série sur les packages open source développés par Datastorm avec Shinypivottabler. Le package propose un module shiny permettant aux utilisateurs de construire, visualiser, et télécharger le tableau croisé de leurs rêves. Rien que ça !

#09 : Yves Rocher améliore la performance de ses scores grâce au machine learning

Avec plus de 3500 boutiques, 30 millions de clientes à travers le monde, Yves Rocher est un géant de la cosmétique dont la stratégie marketing se décline autour d’une valeur mère : une relation client de proximité. Pour réduire le nombre de mailings papiers sans perdre sa performance commerciale, l’entreprise bretonne a fait appel à Datastorm. Objectif : explorer de nouvelles méthodes de scoring basées sur des techniques de machine learning.

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