IA prédictive

Anticipez au lieu de constater.

L’IA prédictive apprend de vos données historiques pour prévoir les événements futurs, qu’il s’agisse de la demande du trimestre prochain, des clients qui vont partir, des équipements qui vont tomber en panne ou des factures qui ne seront pas payées. Découvrez ce qu’est vraiment l’analyse prédictive, en quoi elle diffère de l’IA générative dont tout le monde parle, quels usages de l’IA prédictive rendent le plus vite en PME, quelles données sont nécessaires et comment un modèle prédictif se construit chez vous. L’intelligence artificielle sert ici à prendre des décisions, pas à produire du contenu.

Réserver un audit Les six usages

Hébergé en Europe
Aucun outil à remplacer
Validation humaine

Interface d’analyse prédictive affichée au-dessus d’un ordinateur portable

2 fois plusde chances d’obtenir un vrai retour financier de l’IA quand l’entreprise a repensé ses processus de bout en bout avant de choisir la technologie (McKinsey, 2025). L’IA prédictive n’y échappe pas, car les modèles comptent moins que la décision qu’ils alimentent
3 à 5 ansd’historique suffisent en général pour que l’IA prédictive apprenne quelque chose de solide. La plupart des PME possèdent ces données sans le savoir, dans leur logiciel de gestion, leur CRM ou leur outil de production
Une décisionà la fois. Une prévision qui n’entraîne aucune décision ne sert à rien. Nous partons donc toujours de l’arbitrage que vous voulez mieux poser, jamais des données disponibles. Cette règle sépare un tableau de bord de plus d’un outil qui améliore vraiment quelque chose

Ils pilotent avec Korbyx

Stade Rennais

Dés et courbe ascendante, illustrant la probabilité d’un événement

De quoi parle-t-on

L’analyse prédictive, en trois phrases.

L’IA prédictive consiste à apprendre des régularités du passé pour estimer les événements à venir. Vous lui donnez trois ans de commandes, l’IA prédictive apprend que la demande monte en mars et retombe en août, que tels produits se vendent ensemble, et que le comportement des clients qui espacent leurs commandes annonce un départ. Elle en tire des prédictions chiffrées, assorties d’un degré de confiance. Toute l’utilisation d’une analyse prédictive tient là, dans une intelligence artificielle qui transforme un historique en événements futurs probables.

Il n’y a rien de magique là-dedans. L’analyse prédictive est une affaire de mathématiques appliquées à vos données, et la discipline existe depuis longtemps. Ce qui a changé, c’est que construire un modèle prédictif ne demande plus une équipe de statisticiens. Les solutions actuelles apprennent seules des données historiques, essaient des dizaines d’approches et retiennent la meilleure. Une PME peut donc utiliser ces techniques statistiques, ce qui était impensable il y a dix ans, et analyser un historique sans être informaticien.

L’IA prédictive répond toujours à une question de la même forme, quelle que soit l’entreprise : « compte tenu de ce que je sais, quelle est la probabilité que tel événement se produise ? ». Le client va-t-il repartir, la machine va-t-elle tomber en panne, la facture sera-t-elle payée en retard, la demande de ce produit va-t-elle monter. À chaque fois, une probabilité et un horizon de temps, pas une certitude.

Cette approche a aussi sa limite, qu’il faut poser d’emblée. L’IA prédictive se trompe, et sa qualité se mesure, puisqu’on sait exactement à quelle fréquence elle a raison. Cette honnêteté est un atout, parce qu’elle permet de définir des objectifs et de décider en connaissance de cause. La précision annoncée fait partie du résultat. Une prévision annoncée à 80 % de fiabilité se pilote mieux qu’une intuition annoncée avec assurance.

L’IA prédictive apprend de vos données historiques, pas de connaissances générales
Elle produit une probabilité et un horizon, jamais une certitude
Sa fiabilité se mesure, permettant d’en tenir compte dans la décision
Elle sert une décision précise, sinon elle ne sert à rien

Prédictive ou générative

Deux familles d’IA qu’on confond tout le temps.

La question revient à chaque premier rendez-vous, et elle est légitime, car depuis deux ans « IA » veut dire « IA générative » pour la plupart des entreprises. Or l’IA prédictive et l’IA générative ne font pas le même travail, n’ont pas besoin des mêmes données et ne se jugent pas de la même manière. Il s’agit de deux utilisations très différentes de l’intelligence artificielle, et les distinguer évite la moitié des malentendus.

L’IA prédictive
L’IA prédictive apprend de VOS données historiques et produit un chiffre, qu’il s’agisse d’une probabilité, d’une quantité ou d’une date. Cette intelligence artificielle demande de l’historique structuré, s’évalue objectivement, et sert à décider. Plus ancienne et plus mesurable, cette famille est aussi celle dont le retour se calcule le plus facilement, et elle aide à réduire des coûts identifiés.
- Entrée : votre historique structuré
- Sortie : une probabilité ou une quantité
- Se juge sur sa fiabilité mesurée
L’IA générative
Elle a appris sur de grandes quantités de textes et sait créer du contenu, des images ou du code à partir d’une demande. Cette IA n’a pas besoin de votre historique pour générer quelque chose, mais elle s’améliore beaucoup quand on la branche sur vos documents et vos contenus. Elle se juge sur la pertinence de ce qu’elle sait générer, ce qui est plus subjectif, puisqu’aucune statistique ne tranche à votre place.
- Entrée : une demande en langue naturelle
- Sortie : du texte, une image, du code
- Se juge sur la pertinence, plus subjective
Ce qu’elles font ensemble
Les deux se combinent très bien, et ce montage est celui que nous mettons en place le plus souvent. L’IA prédictive identifie les clients à risque, l’IA générative rédige le message adapté à chacun. L’IA prédictive estime la demande, l’IA générative produit la note de synthèse que lira le comité de direction. L’analyse et la rédaction se répartissent ainsi.
- Prédire, puis rédiger la réponse
- Prévoir, puis expliquer la prévision
- Un même socle d’informations pour les deux
Laquelle commencer
L’IA générative rend plus vite et se déploie sans historique, si bien que les entreprises commencent presque toujours par elle. L’IA prédictive demande des données propres et un peu plus de temps, mais son résultat se chiffre mieux, et l’analyse de ses erreurs est plus simple à comprendre. En pratique, la générative finance la prédictive, et la même base de données est utilisée par les deux.
- Générative : résultat en semaines
- Prédictive : résultat en mois, mieux chiffré
- Le socle de données sert aux deux

Les usages

Six prévisions qui changent une PME.

Ces six exemples d’IA prédictive couvrent l’essentiel de ce que nous mettons en place. Chacun repose sur des données que vous possédez déjà, et chacun sert une décision identifiée. Chaque exemple ci-dessous permet d’identifier une tendance avant qu’elle ne se voie. Les deux premiers sont les plus faciles à mettre en oeuvre ; les autres demandent un peu plus de préparation, mais permettent d’améliorer autant l’entreprise.

Demande
Attrition
Pannes
Stocks
Impayés
Qualité

La prévision de la demande
Combien vais-je vendre de ce produit le mois prochain, sur ce site, à cette saison, et quelles tendances se dessinent sur mes autres produits. L’IA prédictive apprend de l’historique des ventes, des promotions passées et des tendances de calendrier. Aucun exemple n’est plus universel, car toute entreprise qui achète ou fabrique avant de vendre en a besoin, et l’IA prédictive permet ici de réduire les coûts de stock autant que les ruptures.
- Historique des ventes sur 3 ans
- Effets de saison et de promotion
- Prévision par produit et par site
Les clients qui vont partir
Un client dont le comportement change, qui espace ses commandes ou cesse d’ouvrir vos messages, annonce son départ plusieurs mois à l’avance. L’IA prédictive identifie ces comportements et vous laisse le temps d’agir. Son retour se calcule plus simplement que celui des autres usages, puisqu’un client retenu vaut son chiffre d’affaires annuel, et les campagnes de rétention se ciblent en fonction des comportements observés.
- Historique de commandes et d’échanges
- Score de risque par client
- Alerte plusieurs mois à l’avance
Les pannes d’équipement
Quand vos équipements produisent des données, l’IA prédictive repère les signes qui précèdent une défaillance et déclenche une intervention avant l’arrêt. La maintenance prédictive est l’exemple le plus connu de cette famille, et celui dont les résultats sont les plus spectaculaires en industrie. Elle repose sur le même apprentissage que les autres usages.
- Données de capteurs ou de production
- Historique des pannes et des réparations
- Intervention déclenchée avant l’arrêt
Les stocks
La gestion des stocks et des produits en cours découle directement de la prévision de la demande, mais elle mérite d’être traitée pour elle-même, car il s’y ajoute les délais d’approvisionnement, la fiabilité des fournisseurs et le coût de l’immobilisation. Une IA prédictive bien réglée libère des ressources financières considérables et aide à optimiser chaque commande.
- Prévision croisée avec les délais
- Seuils de réapprovisionnement calculés
- Immobilisation financière réduite
Les impayés
Savoir quelles factures seront payées en retard, et lesquelles ne le seront jamais, relève d’une analyse que peu d’entreprises savent mener. L’IA prédictive apprend des comportements de paiement passés de chaque client et hiérarchise les relances. Pour une PME, l’effet sur la trésorerie est immédiat, et le pilotage financier y gagne une visibilité sur l’avenir qu’aucun tableau ne donnait. Les risques d’impayé se hiérarchisent enfin.
- Historique de paiement par client
- Hiérarchisation des relances
- Prévision de trésorerie plus fiable
La qualité
Quels lots, quelles pièces ou quels dossiers ont le plus de risques de poser problème, en fonction de leurs caractéristiques. L’IA prédictive concentre le contrôle là où il rapporte, au lieu de l’appliquer uniformément, ce qui permet d’optimiser le temps des équipes. L’usage est discret, mais il transforme la qualité d’une charge subie en outil de pilotage, et permet d’améliorer le taux de conformité sans embaucher.
- Historique des non-conformités
- Score de risque par lot ou dossier
- Contrôle concentré là où il rapporte

Revue des prévisions avec les équipes de direction

Vos données

Ce qu’il faut avoir pour prédire quoi que ce soit.

Toute utilisation de l’IA prédictive commence par cette question, qui se tranche en une demi-journée d’analyse. Contrairement à l’IA générative, qui fonctionne sans rien savoir de vous, l’IA prédictive ne vaut que par l’historique dont elle dispose. Heureusement, les informations nécessaires sont presque toujours déjà là, dans des outils que vous utilisez tous les jours, et il suffit souvent de les analyser autrement.

Il faut d’abord de la profondeur. Trois ans d’historique constituent une bonne base et cinq sont confortables, parce que les modèles doivent voir plusieurs fois le même cycle de saison pour apprendre à distinguer une vraie tendance du hasard. Un an suffit parfois sur des événements très fréquents, jamais sur des activités saisonnières, dont les tendances de fond ne se voient pas sur un seul cycle.

Il faut ensuite de la régularité. Vos données n’ont pas besoin d’être parfaites. Elles doivent en revanche être cohérentes, avec le même champ rempli de la même manière d’une année sur l’autre. Un changement de logiciel de gestion au milieu de la période complique tout, et c’est le premier point que nous vérifions. Grâce à cette vérification, personne ne découvre le problème au bout de six semaines. La qualité des données pèse davantage sur les résultats que le choix des modèles, ce que peu d’entreprises croient au départ.

Il faut enfin la variable que vous voulez prévoir, correctement enregistrée. Anticiper les départs de clients suppose de savoir quels clients sont partis et quand. Prédire les pannes suppose un historique des pannes. Cela paraît évident. Pourtant, le manque le plus fréquent est justement celui-là, un événement à prévoir qui n’a jamais été enregistré comme tel. Identifier ce manque tôt évite des semaines perdues ; ignoré, il figure parmi les raisons pour lesquelles les projets d’IA échouent.

Trois à cinq ans d’historique, selon la fréquence de l’événement
Des données cohérentes dans le temps, pas nécessairement propres
L’événement à prévoir enregistré avec sa date
Un volume suffisant de cas positifs, la contrainte la plus fréquente

Rapports chiffrés et graphiques annotés étalés sur un bureau

La construction

Comment se construit un modèle prédictif.

Quatre étapes, huit à quatorze semaines pour un premier usage. Nous décrivons la démarche de l’IA prédictive parce qu’elle rassure. Elle ne cache aucune boîte noire, et vous voyez le résultat de chaque étape avant de financer la suivante.

1. La question
Quelle décision voulez-vous mieux poser, et qui la prend. Une demi-journée d’atelier suffit à définir la bonne question et à écarter les fausses bonnes idées. Sans décision au bout, la meilleure IA prédictive du monde reste un objet de curiosité.
2. Les données
Extraction, mise en cohérence, vérification de la profondeur d’historique disponible. Cette étape est la plus longue, et la seule qui puisse arrêter le projet, puisque sans données aucune solution d’IA prédictive n’existe. Nous la traitons en premier, précisément pour savoir vite si le reste est possible.
3. L’apprentissage
Plusieurs modèles sont entraînés sur une partie de l’historique et évalués sur le reste, ce qui donne une fiabilité honnête. Ce travail forme le coeur technique de l’analyse prédictive. Il est aujourd’hui largement automatique, et les techniques d’apprentissage se comparent seules, en quelques jours.
4. La mise en service
L’IA prédictive rejoint vos outils sous la forme d’une alerte dans le CRM, d’une colonne dans l’ERP ou d’un tableau de bord hebdomadaire. Les projets ratent cette étape plus souvent que toute autre, en s’arrêtant à la démonstration.

Comparaison de trois familles d’algorithmes prédictifs

Sous le capot

Les algorithmes, en langue claire.

Il n’est pas nécessaire de comprendre les mathématiques pour décider d’une utilisation de l’IA prédictive, mais savoir ce qui se passe évite de se faire raconter n’importe quoi. Trois familles d’algorithmes couvrent la quasi-totalité des besoins, et le choix entre ces solutions se fait sur la nature des données, jamais sur la mode du moment.

La première famille regroupe les arbres de décision et leurs assemblages. Ces algorithmes relèvent de l’apprentissage automatique classique et fonctionnent le mieux sur des données de gestion, faites de lignes, de colonnes et de dates. Aucune compétence informatique particulière n’est requise pour en lire le résultat. Ces modèles ont un avantage décisif pour les entreprises, puisqu’ils expliquent leurs prédictions. On sait quels facteurs de risque ont pesé, et quels facteurs ne comptent pas, ce qui permet de comprendre le résultat et d’en discuter plutôt que de le subir.

La deuxième famille est celle des modèles de séries temporelles, faits pour les données qui se suivent dans le temps, comme les ventes, la consommation ou le trafic. Ils captent la saisonnalité et les tendances de fond, et on leur confie les prévisions de demande. Cette famille est de loin la plus répandue en entreprise, et la plus simple à faire évoluer ; elle est utilisée partout où des solutions de prévision existent. Leur précision se mesure très simplement, en comparant ce qui était prévu à ce qui s’est produit, sans qu’aucune analyse compliquée soit nécessaire.

La troisième est celle des réseaux de neurones. Ils excellent sur les signaux bruts, les images et les grands volumes, et ce sont eux qu’on emploie sur des données de capteurs en maintenance. On leur connaît un inconvénient, celui d’expliquer mal leurs prédictions. Ces réseaux ne sont donc proposés que lorsque les autres approches ne suffisent pas, et jamais sur une décision qui touche des personnes.

Arbres et assemblages : données de gestion, prédictions explicables
Séries temporelles : ventes et consommation, saisonnalité captée
Réseaux de neurones : signaux bruts et gros volumes, moins explicables
Le choix se fait sur vos données, jamais sur la technologie du moment

Par métier

Où l’IA prédictive rend le plus.

Le domaine d’application de l’IA prédictive compte moins que la disponibilité des données, mais certains métiers partent avec une avance nette, parce que leur activité produit naturellement l’historique dont un modèle a besoin. Les six exemples suivants montrent ce que l’IA prédictive y apporte. Dans chacun, elle aide à prendre des décisions plus tôt.

Commerce et marketing
Prévoir les ventes par produit, identifier les clients à risque, estimer la valeur future d’un nouveau contact grâce à son comportement de navigation. Le marketing dispose de données propres et abondantes, souvent déjà exploitées par une équipe data. Dans ce domaine, l’IA prédictive démarre plus vite qu’ailleurs, et l’expérience client s’améliore plus visiblement.
Finance et gestion
Prévisions de trésorerie, retards de paiement, scénarios de dérive d’un budget de chantier. Ces prédictions permettent d’anticiper des décisions qui se prennent aujourd’hui trop tard, et d’améliorer la visibilité à trois mois. La direction financière est souvent la première à en mesurer l’aide concrète.
Production et industrie
Pannes, rebuts, dérive de qualité, consommation d’énergie, durée de vie des produits. L’industrie produit des données en continu, ce qui en fait un terrain naturel pour l’apprentissage automatique et pour l’IA prédictive. Les résultats y sont les plus faciles à chiffrer, en heures d’arrêt évitées.
Supply chain et stocks
Prévision de la demande, délais fournisseurs, risques de rupture sur toute la chaîne. Il s’agit du domaine historique de l’IA prédictive, celui où les solutions sont les plus matures et où les gains en ressources immobilisées se comptent le plus vite.
Ressources humaines
Anticiper les départs, définir les besoins de recrutement, identifier les compétences qui manqueront dans deux ans. Les ressources humaines y gagnent une visibilité rare. Ce domaine demande une prudence particulière, car toute prédiction qui touche des personnes exige un cadre de sécurité explicite, des relations de confiance et une décision humaine finale.
Santé et services
Prévision des flux, planification des ressources, anticipation des pics d’activité en fonction des tendances passées. Dans la santé comme dans les activités de services à forte saisonnalité, mieux prévoir la charge en fonction de l’activité revient à mieux traiter les gens, et cette utilisation de l’IA apporte un bénéfice qui ne se lit pas qu’en euros.

La plateforme Korbyx

Korbyx vous dit où regarder.

Plusieurs écrans, une seule base de données. Chaque écran répond à une question que vous vous posez déjà.

Toutes vos agences, comparées entre elles

Chaque agence est comparée à la médiane de ses pairs, dans votre propre réseau. Vous voyez lesquelles tournent bien, lesquelles décrochent, et de combien.

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Devis transformés, trois derniers moisMédiane du réseau · 43 %

Bordeaux Lac58 %
Rennes Ouest51 %
Tours Nord47 %
Nantes Sud44 %
Dijon Centre39 %
Lyon Est29 %

Lyon Est est à 29 %, soit 14 points sous la médiane. Plan d’action proposé.

Résultat

3 agences à traiter, détectées ce matin

médiane du réseau: 43 %médiane du réseau
écart le plus fort: −14 ptsécart le plus fort
agences sous la médiane: 3 / 60agences sous la médiane
de consolidation évitées: 6 hde consolidation évitées

Plan d’action proposé pour Lyon Est
Animateur prévenu, visite jeudi

Des questions en langage courant

La réponse cite la mesure, la période et la source. Quand la donnée manque, Korbyx le dit.

app.korbyx.fr

Combien a-t-on facturé en septembre, par région ?

2,1 M€, dont 38 % pour la région Ouest. Le Sud-Est recule de 9 % sur un an, surtout à Lyon Est et Dijon Centre.

Mesure : CA facturé, v3Période : septembre 2026Source : ERP

Et la marge ?

La marge par région n’est pas encore connectée. Je peux vous montrer le chiffre d’affaires ou la marge du réseau entier.

Résultat

2,1 M€ facturés en septembre

Ouest38 %
Île-de-France24 %
Sud-Est18 %
Nord12 %
Est8 %

Réponse en 4 secondes, source citée
Sud-Est : −9 % sur un an, à suivre

Il écrit dans vos outils

Relance préparée, tâche créée dans le CRM. Vous validez, l’action part.

app.korbyx.fr

CRM · Nouvelle tâchepréparée par Korbyx

Relancer M. Garnier, devis n° 2026-118 (14 200 €)

Bonjour Monsieur Garnier, je reviens vers vous au sujet de notre proposition du 2 septembre…

Échéance jeudi · C. DurandValiderValidée

Journal des actions

Tâche écrite dans le CRM, 09:42
Responsable prévenue, 09:42
Point de suivi prévu vendredi

Résultat

Cette semaine, sur vos relances

relances envoyées: 14relances envoyées
clients ont répondu: 6clients ont répondu
devis signés: 3devis signés
encaissés ou signés: 42,6 k€encaissés ou signés

Toutes validées par un humain
Écrites dans le CRM, rien à ressaisir

Données d’illustration.

Vos données

Ce que votre historique sait déjà de demain.

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Avec un fondateur
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Par usage

Ce que chaque usage demande et rapporte.

Une lecture rapide pour situer l’effort. Les horizons correspondent à ce que nous observons en PME, sur un premier modèle et avec un historique disponible.

Usage	Données nécessaires	Horizon de prévision	Premier résultat
Prévision de la demande	3 ans de ventes	1 à 6 mois	8 à 12 semaines
Attrition client	3 ans de commandes et d’échanges	3 à 6 mois	8 à 10 semaines
Pannes d’équipement	Capteurs et historique des pannes	jours à semaines	12 à 16 semaines
Niveaux de stock	Ventes, délais, ruptures passées	1 à 3 mois	10 à 14 semaines
Retards de paiement	3 ans de facturation	30 à 90 jours	6 à 10 semaines
Risque qualité	Historique des non-conformités	immédiat	10 à 14 semaines

Ce que ça change

Moins d’aléas subis, des décisions mieux posées.

Aucun indicateur unique ne résume les effets ; ils se lisent dans la manière dont l’entreprise arbitre. Ce sont des effets progressifs, qui se mesurent sur deux ou trois trimestres, et qui tiennent moins à la performance des modèles qu’à la discipline que l’IA prédictive installe.

Le premier effet est la disparition des décisions prises dans l’urgence. Une rupture de stock anticipée trois semaines à l’avance se traite ; découverte le jour même, elle coûte une commande. Un client à risque repéré en février se retient ; découvert en juin, il est déjà parti. Anticiper laisse les problèmes aussi difficiles, mais les rend traitables, et la nuance compte.

Le deuxième est une meilleure allocation des ressources. Contrôler tous les lots coûte cher et rapporte peu ; contrôler efficacement les 15 % les plus à risque rapporte presque autant pour un tiers du travail. Le même raisonnement vaut pour les relances, les interventions et les efforts commerciaux. Dans tous ces cas, l’IA prédictive sert d’abord à optimiser l’effort et à réduire les coûts là où c’est possible.

Le troisième, plus discret et souvent le plus durable, tient au changement de nature de la discussion. Quand chacun regarde la même prévision chiffrée, assortie de sa fiabilité, les réunions cessent d’opposer des intuitions. Ce changement culturel touche les relations entre services, et il demande de l’accompagnement autant que de la technologie, comme le décrit notre accompagnement des équipes.

Des aléas anticipés plutôt que subis
L’effort concentré là où le risque se trouve
Des arbitrages posés sur des chiffres, pas des intuitions
Une fiabilité connue, donc une décision assumée

Analyse d’un graphique de prévisions tracé sur un paperboard

Raphaëlla Salas, Head of Product chez Korbyx — **Raphaëlla Salas,** Head of Product chez Korbyx

FAQ

Questions fréquentes sur l’IA prédictive.

Quelle différence avec un tableau de bord ?

Un tableau de bord décrit ce qui s’est passé, un modèle prédictif estime ce qui va se passer. La différence est de nature. L’un vous dit que les ventes ont baissé de 8 %, l’autre vous dit que le client Durand a 70 % de risques de ne pas recommander ce trimestre. Le premier alimente une discussion, le second déclenche une action, permettant d’améliorer une expérience client mesurable. On passe ainsi de la lecture du passé à la préparation de l’avenir.

Combien de données faut-il vraiment ?

Trois ans d’historique et plusieurs centaines de cas de l’événement à prévoir, pour donner un ordre de grandeur. Le blocage vient presque toujours du nombre de cas positifs, rarement du volume total. Une entreprise qui a connu quatre pannes en cinq ans ne peut pas entraîner une IA de prédiction de pannes, quelle que soit la richesse de ses capteurs. Les statistiques ont besoin de matière.

Nos données sont sales, est-ce rédhibitoire ?

Non, et le malentendu est fréquent. Les modèles d’apprentissage tolèrent très bien le bruit, les valeurs manquantes et les erreurs de saisie ponctuelles. Ils supportent mal, en revanche, l’incohérence dans le temps, par exemple un champ qui change de signification en cours de route ou une reprise de logiciel mal faite. Nous vérifions ce point en premier.

Le modèle va-t-il se tromper ?

Oui, régulièrement, et c’est normal. La vraie question est de savoir à quelle fréquence, et cette fiabilité se mesure avant la mise en service. Une IA prédictive juste huit fois sur dix reste très utile si elle permet d’optimiser votre effort. Sa précision se mesure, se suit et s’améliore. Le danger viendrait d’un modèle dont personne ne connaît le taux d’erreur.

Faut-il recruter un data scientist ?

Pas pour un premier usage. L’entraînement des modèles est largement automatisé aujourd’hui, et nous livrons le résultat intégré à vos outils. Un profil data interne devient utile quand vous exploitez trois ou quatre modèles en production, et il vaut mieux alors former un humain qui connaît votre métier que recruter un expert en data qui ne le connaît pas.

Que deviennent nos données ?

Elles servent à entraîner des modèles qui vous appartiennent, et ne quittent pas le cadre de sécurité convenu. L’entraînement se fait de préférence sur une infrastructure européenne, avec une clause explicite de non-réemploi. Pour les données de vos clients s’ajoute le règlement européen, que nous détaillons sur la page consacrée à la conformité de l’IA.

En combien de temps voit-on un résultat ?

Six à seize semaines selon l’usage, dont la moitié consacrée aux données. Le modèle lui-même s’entraîne en quelques jours. Ce calendrier suppose que l’historique existe. S’il faut commencer par enregistrer l’événement à prévoir, comptez une année d’observation avant de pouvoir répondre à la question posée.

Peut-on commencer petit ?

Oui, et nous ne recommandons pas d’autre méthode. Un usage, une décision, un périmètre restreint, et une mesure honnête au bout de trois mois. Les résultats obtenus servent ensuite à financer les usages suivants, qui utilisent le même socle de données et coûtent beaucoup moins cher que le premier.

Secteurs et cas d’usage

Secteur par secteur, métier par métier.

Vos agences, vos chantiers, vos tournées, vos établissements : ce que Korbyx change, dans votre métier.

Tous les secteurs

À poursuivre

Poursuivre sur l’anticipation.

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L’analyse prédictive, en trois phrases.

Deux familles d’IA qu’on confond tout le temps.

L’IA prédictive

Ce qu’elles font ensemble

Six prévisions qui changent une PME.

Les stocks

Les impayés

La qualité

Ce qu’il faut avoir pour prédire quoi que ce soit.

Comment se construit un modèle prédictif.

1. La question

2. Les données

3. L’apprentissage

Les algorithmes, en langue claire.

Où l’IA prédictive rend le plus.

Finance et gestion

Santé et services

Korbyx vous dit où regarder.

Toutes vos agences, comparées entre elles

Des questions en langage courant

Il écrit dans vos outils

Ce que chaque usage demande et rapporte.

Moins d’aléas subis, des décisions mieux posées.

Questions fréquentes sur l’IA prédictive.

Secteur par secteur, métier par métier.

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