EULIDIA

Boris GUERIN

Président

 

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Marketing Mix Modeling - AGROALIMENTAIRE

« Optimiser l’allocation des budgets marketing en associant Advanced Analytics & Management de la Performance »

Quand la Data Science booste le “MMM” pour doper les ventes

L’émergence des médias en ligne a largement complexifié le sujet de l’allocation des budgets et rendu la tâche difficile aux équipes marketing pour établir leur stratégie d’investissement média. L’enjeu de notre mission a consisté à faire évoluer les pratiques d’allocation budgétaire pour maximiser l’impact combiné des canaux sur les ventes.

Choisir le bon dispositif pour réduire le “time to value” : Nous avons opté pour la mise en œuvre d’un “Proof of Value” industrialisable pour des résultats tangibles et rapides, en fédérant le Marketing & la DSI et pour réduire le “time to value”. Cette démarche s’appuie sur plusieurs de nos méthodes et meilleures pratiques, sur les compétences de notre squad analytics aidée des solutions technologiques de nos partenaires : Dataiku DSS & Python. Pour supporter ce use case, notre équipe a délivré un modèle de prescription, appuyé sur un algorithme d’optimisation spécifiquement créé pour l’occasion.

Data to Action ! : Plus qu’un simple algorithme, nos insights sont activables et éclairent les prises de décision du service marketing. Le processus d’attribution s’est enrichi en permettant aux utilisateurs d’accéder à un moteur de recommandation et de simulation.

Création de valeur :

  • Une meilleure compréhension de l’impact des campagnes et optimisation des dépenses marketing
  • Une autonomie du marketing dans l’exercice de répartition budgétaire en s’appuyant sur un moteur de recommandation et de simulation (what-if Analysis)

 

Détection de fraudes – ASSURANCES

« Utiliser le levier de la Data Science pour accroître la précision et la productivité dans la détection des dossiers frauduleux »

La fraude en assurances pèse sur les marges et pénalise les assurés honnêtes. La maîtrise du phénomène de fraude constitue un enjeu majeur de préservation de la rentabilité des assurances et de la confiance des clients dans le réseau des professionnels de santé. Pour faire face, le contrôle systématique par l’humain basé sur l’intuition est non viable et improductif. Comment éviter des faux positifs ? Comment augmenter la productivité de ses équipes ? Comment faire face à l’évolution et à la sophistication du processus de fraude ?

 

Passer de simples règles métiers à de la détection intelligente ...

Certes meilleur qu’un choix aléatoire, le processus en place utilisait des règles métiers sophistiquées mais statiques pour identifier des dossiers suspicieux, limitant ainsi la capacité à détecter de nouveaux schémas de fraude. Nous avons innové avec notre client en lui proposant d’utiliser des algorithmes d’apprentissage avancés pour fiabiliser et augmenter la pertinence de la sélection des dossiers.

 

… via une démarche d’innovation rapide

La success story débute sur un “Proof of Value” conduit par Eulidia et ses partenaires : Dataiku & Teralab, providers d’un environnement de stockage des données sensibles souverain et d’un studio facteur de productivité pour nos équipes dans la mise en œuvre du modèle. Après quelques semaines, l’infrastructure et le modèle seront déployés en production et l’équipe interne formée à la mise à jour et à la supervision du processus prédictif pour permettre aux auditeurs de prioriser leurs contrôles.

 

Création de valeur

  • Une meilleure connaissance des variables explicatives de la fraude pour mieux manager le réseau de partenaires
  • Une performance de détection 3 fois supérieure au dispositif précédent, facteur de productivité pour l’équipe d’audit
  • Un transfert de connaissances aux utilisateurs et l’appui d’un studio Data Science pour la mise à jour et la supervision du modèle de manière autonome

 

Choix d’infrastructure – RÉASSURANCE

« Architecture cloud : une piste pour réduire les coûts et optimiser les performances des calculs scientifiques ? »

 

Le calcul scientifique comme pierre angulaire du métier de réassureur.

Le coeur de métier du réassureur repose sur la capacité à modéliser les risques et à en déterminer les niveaux de couverture. Pour agir en tant que spécialiste des catastrophes naturelles et des risques non-assurables notre client s’appuie sur des algorithmes scientifiques lourds, exécutés sur une architecture de calculs distribués. Face à une croissance exponentielle des traitements et à une contrainte de scalabilité, un diagnostic a été lancé pour répondre à 3 enjeux : pérennité, scalabilité & optimisation des investissements.

 

Fédérer Métiers et DSI autour des enjeux du calcul scientifique

L’étude s’est articulée autour d’ateliers métiers et techniques pour tenir compte du fait qu’un changement de support de calcul dépasse le simple sujet technologique. Permettre la parallélisation des traitements de plusieurs équipes, garantir une scalabilité instantanée de la plate-forme, simplifier l’effort d’exploitation et contribuer à l’effort collectif de réduction des coûts informatiques ont constitué l’essentiel des drivers de choix.

 

Tirer parti de l’agilité et du modèle du cloud

Parmi les scénarios de remplacement de la grille, une option hybride on premise / cloud a été retenue, sur la base d’une séquence d’investissement progressive et réaliste. Offrant une élasticité importante et un business model “pay as you use” favorable au contexte de notre réassureur, ce dispositif présente également l’intérêt de libérer le client des contraintes d’administration de la plate-forme et de conforter l’IT dans sa capacité à apporter des services performants et agiles à des métiers stratégiques.

 

Création de valeur :

  • Réduction des coûts fixes de la grille de calcul
  • Amélioration du ratio coût complet / puissance du dispositif