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Data science & machine learning
Développer des modèles prédictifs utiles, explicables et intégrables dans les processus métier.
Le défi métier
Un modèle performant en laboratoire ne suffit pas. Lumera relie la question métier, la qualité des données, l'évaluation et l'intégration opérationnelle.
Ce que Lumera apporte
- Une baseline mesurable et une évaluation adaptée au risque métier.
- Des modèles reproductibles, explicables et suivis dans le temps.
- Un chemin clair vers le déploiement et la supervision.
Capacités clés
- Classification, régression et forecasting
- Clustering, détection d'anomalies et recommandation
- Prédiction de churn, risque et maintenance prédictive
- Optimisation, vision par ordinateur et IA explicable
Cas d’usage
- Scoring et segmentation du risque
- Prévision de demande et de capacité
- Détection d'anomalies opérationnelles
- Priorisation de signaux clients ou financiers
Technologies de travail
Python
pandas
scikit-learn
XGBoost
PyTorch
MLflow
OpenCV
Approche et architecture
- 01Problème métier
- 02Évaluation data
- 03Baseline
- 04Features
- 05Modèle
- 06Validation
- 07Monitoring
Pratiques d’ingénierie
- Séparation train / validation / test et comparaison à une baseline
- Reproductibilité, validation croisée et calibration lorsque pertinent
- Explicabilité, suivi des versions et détection du drift
Sécurité et préparation à la production
- Évaluation des risques, validation humaine et contrôle des usages à impact.
- Traçabilité des jeux de données, des versions de modèles et des décisions sensibles.