Votre modèle prédictif sur mesure, entraîné sur vos données

Turboself équipe les établissements scolaires en solutions de paiement et de gestion de la restauration. Ses clients commandaient leurs aliments sans savoir combien d'élèves se présenteraient au service, et jetaient le surplus. Galadrim a développé l'algorithme de prévision d'affluence intégré à son logiciel, entraîné sur les historiques de fréquentation, les données Météo France, les présences enseignantes et l'analyse des menus par un modèle de langage. Chaque cantine ajuste ses commandes sur la fréquentation attendue du jour, et le modèle se réentraîne à mesure que les données arrivent.

Suez rend chaque jour à ses collectivités clientes le rendement de leur réseau d'eau, un indicateur qui suppose de connaître la consommation de chaque compteur. Une partie du parc reste hors télérelève ou remonte des données irrégulières, ce qui fragilisait la précision de l'indicateur. Galadrim a développé le moteur d'estimation qui comble ces trous : un modèle XGBoost prédit la consommation des compteurs disposant d'un historique en intégrant la météo et les corrélations locales, une méthode statistique construit des profils types pour les parcs peu équipés, et des simulations de Monte Carlo consolident l'ensemble en un rendement assorti de son intervalle de confiance.

BNP Paribas et Hello bank proposent à leurs clients un portefeuille d'actions et de fonds monétaires construit à partir d'un questionnaire d'appétence au risque. Galadrim maintient et fait évoluer l'algorithme qui produit ces recommandations : contrôle des données saisies, calcul des variables d'entrée, traitement des cas d'erreur et optimisation des temps de réponse pour tenir les seuils attendus. Un conseiller obtient une proposition cohérente avec le profil déclaré par son client, et les outils de suivi signalent une dérive avant qu'elle atteigne la clientèle.

Les clients de Logfret, spécialiste du transport international, classent chaque produit exporté dans la nomenclature douanière HS, un code choisi parmi 5 000 références dont dépend le tarif appliqué. Galadrim a développé le moteur de classification qui attribue ce code à partir de la seule désignation du produit, en s'appuyant sur l'ensemble des déclarations déjà traitées. Les équipes obtiennent une proposition immédiate qu'elles valident, sur chaque ligne de déclaration.

Ordiges édite Lia, le logiciel avec lequel administrations, collectivités et hôpitaux préparent leurs marchés publics : des dizaines de champs réglementaires à renseigner et une nomenclature européenne à choisir, alors que des consultations très proches existent déjà. Galadrim a construit les deux algorithmes de prédiction du logiciel : le premier retrouve les consultations voisines et propose le contenu des champs à reprendre, le second suggère le code de nomenclature correspondant à l'objet du marché. Les données de chaque acheteur restent cloisonnées et les dossiers réutilisés sont anonymisés avant d'être proposés.