Notre manière de travailler

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Une ère nouvelle

L’ère de la démocratisation des données et de l’intelligence artificielle (IA) a commencé. Que faut-il entendre par-là? Démocratiser les données et l’IA signifie rendre les données et l’IA accessibles à un plus grand nombre de personnes et d’entreprises ou organisations. Cette démarche vise à mettre les données et l’IA à la disposition de chaque individu, quel que soit son niveau de connaissances dans le domaine technique. Cette évolution ouvre de nouvelles opportunités aux entreprises, mais s’accompagne aussi de responsabilités. Le moment est venu de s’intéresser activement à cette technologie.

Comment appliquer la science des données?

La science des données est un domaine multidisciplinaire qui implique l'utilisation de méthodes statistiques et informatiques pour extraire des informations des données. Elle englobe un large éventail de techniques, notamment l'exploration de données ou l'analyse descriptive, l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

L’analyse descriptive

L'analyse descriptive utilise des données actuelles et historiques avec des méthodes statistiques afin d'identifier des modèles, des relations et des connexions cachés. L'objectif est d'extraire des données des informations pertinentes pour l'entreprise et de les présenter de manière compréhensible.

Voici un exemple de l'utilisation de l'analyse descriptive chez SIX:

Nous pouvons mettre en évidence les changements temporels dans le comportement de paiement des consommateurs en analysant des données historiques sur des mois successifs. Pour plus d'informations, consultez le white paper sur les préférences de paiement (en anglais).

L’analyse prédictive

L'analyse prédictive est une forme d'analyse avancée qui utilise à la fois des données nouvelles et historiques pour prédire les activités, les comportements et les tendances futurs. Cela implique l'application de diverses techniques d'analyse statistique, de requêtes analytiques et d'algorithmes d'apprentissage automatique automatisés aux ensembles de données pour créer des modèles prédictifs. Ces modèles prédictifs peuvent prédire ce qui se passera dans le futur avec un certain degré de précision.

Voici un exemple d'utilisation de l'analyse prédictive chez SIX:

SIX utilise l'analyse prédictive pour prévoir la charge de travail de nos centres de service client. Nous pouvons prédire les périodes de pointe et adapter notre stratégie de recrutement en conséquence en analysant les données historiques des appels et les tendances. Cette approche proactive garantit une productivité optimale, réduit les temps d’attente des clients et améliore la qualité générale du service.

Apprentissage automatique et IA

L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont deux domaines connexes de l'informatique qui visent à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches complexes telles que l'analyse, le raisonnement et l'apprentissage de manière à stimuler l'intelligence humaine. L'apprentissage automatique est un domaine de l'IA qui utilise des données et des algorithmes pour former des modèles capables d'apprendre à partir des données et d'effectuer des prédictions et des classifications. L'une des applications de l'apprentissage automatique est la reconnaissance de formes. Il s'agit de la capacité d'une machine à reconnaître des modèles et des régularités dans les données (images, texte, langage, etc.). Les machines peuvent utiliser des connaissances antérieures et des statistiques extraites de modèles pour classer et catégoriser les données en différents groupes ou catégories.

Un exemple d'utilisation de la reconnaissance de formes chez SIX:

Nos Payment Enrichment Services (PES) sont une des manières dont nous utilisons la reconnaissance de formes chez SIX. Nos PES augmentent la transparence du trafic des paiements en fournissant des informations supplémentaires qui facilitent l'identification et la classification des transactions. De cette manière, les données brutes sont transformées en informations utiles et des expériences client uniques sont créées. Nos PES illustrent notre engagement à aider les entreprises à optimiser leurs processus financiers grâce à l'utilisation de technologies avancées et à créer une valeur ajoutée convaincante à partir des données de transaction clients.

Qu'est-ce qu'un projet de science des données?

Un projet de science des données vise à trouver des solutions aux problèmes qui peuvent être résolus en exploitant les données et en créant des produits basés sur les données dans le cadre d'un processus systématique. Les projets de science des données passent par plusieurs phases itératives typiques: définir le problème, collecter et traiter les données, créer et évaluer des modèles, et déployer et surveiller les solutions. Le figure ci-dessous montre les différentes étapes et tâches impliquées.

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