Datategy rend Big Data et Machine Learning prédictifs et stratégiques

En quatre ans, la start-up Datategy, qui fait partie de mon programme Cloud Starter, s’est fait un nom dans le domaine du Machine Learning avec sa plateforme d’analyse de flux de données en temps réel hébergée sur Flexible Engine. Au point d’être élue parmi les meilleurs fournisseurs d’IA en Europe . J’ai interviewé son CEO Mehdi Chouiten pour qu’il nous explique les cas d’usage qui sont à la base de cette réussite.

Les données sont stratégiques pour les entreprises

Datategy a été fondée en 2016 par deux data scientists, Mehdi Chouiten et Eric Chau, en partant d’un constat : « l’importance des données va au-delà de leur masse » explique Mehdi Chouiten, « elles ont un véritable impact sur les stratégies des entreprises ». D’où ce nom de la société qui se résume par l’alliance des data et de la stratégie.

L’exploitation stratégique et prédictive de l’IA

La start-up francilienne s’est concentrée, à son lancement, sur les Smart Cities, qui « offraient beaucoup de sujets intéressants, des données abondantes, en temps réel », avant de s’ouvrir à d’autres secteurs. Les succès commerciaux furent rapidement au rendez-vous accompagnés d’une levée de fonds de 2,5 millions d’euros en fin 2019.

« En partant d’un événement, un match de football, par exemple, il est possible d’en connaître l’impact sur les transports en commun, le stationnement, la circulation automobile, etc. » explique Mehdi Chouiten.

L’apprentissage supervisé, c’est-à-dire à partir de données étiquetées, qui est utilisé dans le cadre des algorithmes de Datategy fonctionne particulièrement bien dans les cas « où un tel événement survient de manière régulière ; même s’il est déterminé par un nombre élevé de paramètres ».

Dans le secteur du transport, en effet, même si les paramètres sont nombreux (types de véhicules, nombre de voyageurs, qualité du revêtement, météo etc.), les flux sont assez stables car ils respectent des horaires stricts.

A l’opposé, il est beaucoup plus hasardeux de demander à un algorithme de prédire des événements qui ne se sont jamais produits.

J’ai demandé à Mehdi Chouiten de détailler 4 cas d’usage.

1. Infogreffe prévoit les défaillances des entreprises grâce à Datategy

Premier exemple, la fonction de scoring que Datategy réalise pour Infogreffe est accessible à tous les dirigeants au travers de la plateforme monidnum.fr.

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Un exemple de scoring réalisé par Datategy pour Infogreffe. Le système indique un indicateur de performance financière de ce fournisseur.

Les algorithmes de Datategy analysent les données bilancielles afin d’établir un score de performance et établir une prédiction sur la probabilité de défaillance de l’entreprise. Le dispositif permet, en outre, de justifier cette prédiction de manière transparente et factuelle, en listant les paramètres explicatifs de ce score, ce qui est unique sur le marché.

2. L’Essonne lutte contre la fraude dans les transports en commun

La jeune pousse a travaillé, pour le compte de Tice (Transports intercommunaux du Centre Essonne), à l’intégration de leur plateforme OctoCity®, dans le cadre de la prévention de la fraude dans les transports.

« Le but de cette plateforme est d’identifier à quelle station et à quelle heure les gens qui ne paient pas leur transport vont être les plus nombreux », a expliqué Mehdi, « afin d’optimiser le déploiement des agents de verbalisation ».

Et les résultats sont au rendez-vous : en deux mois d’utilisation, 42 % de verbalisations supplémentaires ont été réalisées, avec 40 % de contrôles en moins. Désormais, ce sont 6 réseaux en France qui utilisent cette solution.

3. La SNCF améliore sa maintenance avec l’Intelligence Artificielle

Comment faire pour savoir quelles pièces changer en priorité sur les trains de la SNCF ?

Traditionnellement, on prenait chacune des pièces des trains et on les analysait séparément. Avec l’IA prédictive, la démarche est très différente.

« Nous partons, en effet, des données : l'année de fabrication de la pièce, de sa mise en service, du wagon sur lequel elle a été installée, sa fréquence de circulation, etc. Nous en déduisons le degré d’usure de la pièce » explique Mehdi.

La division maintenance de la SNCF réalise ces travaux pour elle-même et ses clients dans le monde entier. C’est un sujet stratégique. « La mesure d’impact en matière de coûts et de délais de traitement de la maintenance est une donnée confidentielle » nous a confié Mehdi, mais « elle est très significative ».

4. L’aéroport de Dubaï

Dernier exemple, l’aéroport de Dubaï que Datategy « accompagne pour des sujets liés au stationnement dans les différents terminaux » décrit Mehdi Chouiten. « Le but est de prédire le nombre de places disponibles à chaque moment de la journée », poursuit-il.

En cas de faible afflux de voyageurs, il est inutile d’ouvrir les 15 portes d’accès aux stationnements de l’aéroport.

Par ailleurs, avec la vision par ordinateur (Computer Vision), il est possible de repérer les personnes non salariées de l’autorité aéroportuaire qui se sont parquées dans la zone réservée aux employés de l'aéroport.

La vision du futur de Datategy

Dans le futur, Mehdi Chouiten évoque trois autres applications possibles de ses solutions.

  • Dans le MaaS (Mobility as a service), soit la réallocation dynamique des ressources en fonction de la demande. Datategy s’est, d’ailleurs, alliée à un consortium afin de répondre à un appel d’offres sur ce sujet ;
  • Dans la fourniture d’énergie et d’eau, pour adapter les flux et les tarifs, en fonction de l’évolution dynamique de la demande sur la base de profils de consommation ;
  • Dans le domaine de la voiture autonome, à plus long terme, ce type de technologies permettrait d’accompagner le développement des voitures autonomes partagées en permettant de déployer le nombre adéquat de véhicules en fonction des prévisions de demande. Avec la contrainte supplémentaire des voitures qui prennent de la place et nécessitent d’être parquées à un endroit.

Il y a encore bien d’autres usages possibles, comme le démontre cette vidéo de Datategy.

Se reposer sur un acteur de confiance pour mieux prédire

La solution de Datategy, qui recourt à la plateforme Flexible Engine, est constituée de microservices conçus en isolation pour une meilleure résilience aux bugs ainsi qu’une plus grande flexibilité de développement. Ces briques conteneurisées communiquent entre elles de manière sécurisée.

Cette architecture permet de satisfaire la volonté des clients. « Nos clients français, conscients de la valeur de leurs données, nous réclament un hébergement en France », explique Mehdi Chouiten. Pouvoir le proposer « est un véritable élément de différenciation pour nous », conclut-il.

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Précilia Fibleuil

Responsable du programme Cloud Starter et plus largement du marketing opérationnel innovation, j’interviens auprès des start-up afin de leur permettre de s’appuyer sur la technologie et l’expertise Orange Business Services pour développer leurs solutions les plus innovantes.Convaincue que l’avenir des entreprises traditionnelles repose sur leur capacité à co-innover avec leurs clients et l’écosystème start-up, j’ai à cœur de faciliter les synergies entre ces deux univers.