SKAPÁNê

José CORRAL GALLEGO

CEO / Fondateur

 

+33 6 37 82 81 64

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Skapánê est spécialisée dans les traitements Big Data et Machine Learning en temps réel. Nous mettons en œuvre des algorithmes mathématiques puissants pour en faire des outils d’analyse et de prédiction. Nous travaillons sur des projets variés tels que la lutte contre la fraude, la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme, l’analyse d’images et de vidéos, …

 

Lutte contre la fraude

Les sites de e-commerce qui utilisent des moyens d’authentification forte du paiement, comme 3DSecure, subissent des pertes de paniers, car l’expérience utilisateur n’est pas la plus simple. D’autre part, ces techniques de sécurisation ne couvrent que le premier d’un paiement en plusieurs fois, autorisant des fraudeurs à se faire livrer des produits pour une fraction du prix. C’est pourquoi un moteur de lutte contre la fraude, actif pendant la session d’achat du consommateur permet de choisir l’expérience utilisateur en fonction de la caractérisation de fraude potentielle ou non, et de proposer par exemple l’expérience la plus simple (paiement en un click) ou la plus sécurisée de la manière la plus fine.

 

Cette offre a la capacité, au-delà de l’apprentissage des cas de fraude, de détecter des données atypiques non connues auparavant, ce qui va permettre de détecter des nouveaux comportements de fraudeurs. Cela est possible grâce à un apprentissage non supervisé, c’est-à-dire que les données vont être partitionnées et classées dans des groupes homogènes sans nécessité de disposer de la valeur à expliquer pour toutes les données d’entrée. Ce domaine est le plus puissant de toutes les techniques de Machine Learning car il évite l’écueil courant du nombre de données historiques disponibles pour l’apprentissage.

 

Notre offre est complète, elle possède toutes les fonctions qui permettent à un commerçant de gérer sa fraude : algorithme par Machine Learning, moteur de règles métier et compteurs temps réel.

 

Lutte contre le blanchiment

Cette offre couvre la détection des transactions suspectes et le contrôle des clients et prospects. L’objectif est de limiter les alertes aux cas qui sont réellement importants pour ne pas générer de fausses alertes, qu’il faudrait ensuite traiter manuellement.

 

 

Skapánê utilise différentes sources de données ouvertes disponibles afin de détecter toute personne pouvant être considérée comme sujet d’une attention particulière. Nous croisons différentes bases de données à la recherche de ce type d’informations et remontons les potentiels clients/prospects à risque. Ensuite nous proposons un score de fiabilité à chaque nom remonté par l’algorithme.

 

Sur la détection de transactions suspectes, l’utilisation d’algorithmes par apprentissage non supervisé est particulièrement intéressante, car elle fournit la capacité d’identification d’opérations méritant attention. Au-delà des systèmes déterministes qui déclenchent des alertes sur des critères statiques (dépassement d’un seuil de montant par exemple), les systèmes à base d’Intelligence Artificielle combinent des centaines de variables d’entrée de manière dynamique pour déclencher des alertes qui dépendent de plusieurs facteurs. La force de cette approche réside dans l’apprentissage automatique : l’algorithme va déduire de l’ensemble des données disponibles les transactions normales dans l’environnement, et remonter celles qui sortent de l’ordinaire.

 

Les équipes de gestion de la conformité disposent ainsi d’un outil maximisant la pertinence des alertes à traiter.

 

Détection de visage et postures anormales

Les capacités du Big Data permettent de traiter les images et vidéos en temps réel. Par exemple, un ensemble de caméras de surveillance est difficile à superviser si on veut réellement détecter en temps réel des incidents. L’utilisation de l’Intelligence Artificielle permet d’indiquer à l’utilisateur la caméra sur laquelle un évènement à lieu : présence de personnes, changement de contenu, … Cette approche augmente la pertinence de ce type de dispositifs tout en diminuant le nombre de personnes postées derrière les écrans de surveillance.

 

Nos algorithmes permettent de détecter une posture dite anormale voire de détecter tout objet pouvant être considéré comme menaçant. Les algorithmes peuvent également apprendre à reconnaître des visages dans des foules plus ou moins denses à partir de photos, de captures d’écran ou tout support visuel.

SKAPÁNê

interview

INTERVIEW

Quelle est l’importance de la data dans notre monde aujourd’hui ?

La data constitue dans notre monde actuel l’or noir du numérique. Celle-ci est continuellement enrichie par le multimédia, les réseaux sociaux, notre navigation Internet, les informations remontées par les objets connectés, …

Celle-ci permet de connaître en instantané les tendances, humeurs, préférences… des clients et futurs clients. Les entreprises peuvent alors proposer des services/offres les plus personnalisé(e)s, ou mieux gérer le risque associé à certaines transactions.

Au vu de la croissance du volume des données, leur utilisation doit être bien encadré via des réglementations mises en place. L’unes des dernières en date est la RGPD, c’est-à-dire la loi sur le Règlement Général sur la Protection des Données qui encadre le traitement des données de manière égalitaire sur tout le territoire de l’Union Européenne.

 

Comment Skapánê aide les entreprises à gérer cet important flux de données ?

Skapánê est un acteur qui base sa valeur sur sa maitrise de la technologie du Big Data et du Machine Learning. Les outils Open Source disponibles sur le marché nécessitent un niveau d’expertise pour assurer le fonctionnement et les performances des applications data. À travers sa capacité à mettre en œuvre de l’infrastructure, à opérer des plateformes, à former les utilisateurs et à proposer des solutions fonctionnelles complètes, Skapánê facilite l’appropriation de solutions technologiques avancées par les entreprises ayant la volonté d’aller vers le « Data Driven Company ».

 

Quels sont les sujets sur lesquels vous êtes les plus avancés ?

Nous travaillons sur des projets variés tel que la lutte contre la fraude en apprentissage automatique où il s’agit d’analyser le comportement des clients via des algorithmes de Machine Learning mis en place par nos soins, ce qui va permettre de définir un score de risque de fraude. Nous appliquons ces mêmes solutions à la détection de transactions suspectes dans la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme. Nous avons porté avec succès ces technologies dans le domaine du traitement automatique de documents, incluant la détection de documents falsifiés et l’extraction d’informations. Nous sommes aussi actifs sur des sujets tels que l’analyse d’échanges clients, le traitement d’images issues du monde médical ou le pilotage intelligent de bâtiments connectés.

 

Qu’est-ce qui différencie Skapánê sur le marché de la data ?

Skapánê n’est pas qu’une start-up proposant un produit sur étagère, elle est constituée d’une équipe d’experts capables d’appréhender les problématiques d’intégration, de sécurité et de confidentialité. Nos experts sont présents de bout en bout sur votre projet pour vous accompagner et faire de celui-ci une réussite. Skapánê se différencie aussi par son choix de l’autonomie : nous n’utilisons que des logiciels en Open Source, et notamment ceux directement issus de la fondation Apache (Hadoop, Spark, Superset, …). Cette démarche nous a amenés à constituer une distribution européenne d’Hadoop complète.

Fort de notre expérience nous proposons également des formations diverses comme le traitement des données volumineuses avec Hadoop et Spark.

 

Comment voyez-vous Skapánê dans les prochaines années ?

Nous souhaitons faire rayonner le Big Data et le Machine Learning en France et en Europe et ainsi développer les savoir-faire et l’expertise. L’extension de notre offre vers du logiciel en mode SaaS contribuera à l’adoption de ces technologies. Notre ambition est de transformer le minerai brut des données en valeur raffinée pour le métier de nos clients, ayant une valeur directe sur leur activité. Nous espérons contribuer à la formation d’ingénieurs experts, de datascientists et à l’introduction de ces technologies dans tous types de projets d’entreprises.

 

 

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