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R2C system
Créé en 2010

Analyse de grandes masses de données et extraction de connaissances pour les métiers comme le marketing, le commercial (muticanal), le contrôle de gestion, la finance, la RH, l'IoT : constructeur d'IA auditable.

Adresse
38 rue de la blauderie
79000 Niort, France
Site internet
Dirigeant.e.s et/ou associé.e.s
Stéphane Chauvin
Emmanuel Chauvin
Actionnaires
Stéphane Chauvin
Emmanuel Chauvin
Fonds régional nouvelle aquitaine

01. Activité de l'entreprise

Nous éditons une solution de data analytics et d'IA en utilisant une méthode innovante de visualisation de données complexes pour les métiers. Elle s'adresse aux personnes ne connaissant pas les techniques statistiques et de data scientists.

La solution MyDataBall, permet, grâce à la modélisation de données sous forme d'arbres, de générer des IA de manière industrielle pour des résultats robustes et de qualité supérieure.

Nous offrons des solutions verticales pour l'optimisation de la consommation de l'eau et de l'énergie en général.

Video MyDataBall

02. Offres de l'entreprise

Nous offrons une étude sur le patrimoine de données nécessaire et utile pour la prise de décision. Un rapport de faisabilité est ainsi livré pour valider les actions de modélisation de données.

Notre service est ensuite de donner accès aux données via la plateforme MyDataBall pour interroger les données et créer un patrimoine d'arborescences (machine learning MyDataBall) réalisé par les personnes des métiers. La validation des connaissances qui se dégagent des arborescences (résumé et alertes sur les faits) ouvre la voix à l'automatisation de l'IA issue des analyses des personnes des métiers.

 Cette technique est utilisée dans de nombreux domaines (plus de 80 projets réalisés) sur de très gros volumes de données.

03. Références de l'entreprise

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Localisation
Deux-Sèvres
Catégorie
Environnement
Structure du client
Syndicats des eaux du vivier à Niort

MyWaterBall

Déterminer l’effet en place du sous-comptage de modèles de compteurs défectueux, en termes de volumes non facturés : détecter et estimer la différence entre parcs en place, et la traduire en manque à gagner pour le SEV.

Cerner les autres facteurs d’évolution des consommations : détecter les facteurs influençant la consommation.

Analyse prospective : de l’effet de l’amélioration progressive future du parc de compteurs sur les recettes, et de l’importance que peuvent avoir eu certains événements ponctuels, pour distinguer les tendances générales.
 

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Localisation
Charente-Maritime
Catégorie
Données et infrastructures numériques
Structure du client
Ville de la Rochelle

MyOpenDataBall

Système d'analyse des données open data de la ville de la Rochelle.

Mise en place de l'outsourcing de connaissance pour générer des connaissances collectives. Projet en place mais pas encore communiqué.

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