Fiche service · Agents IA & données
- 01Vos données existantes
- 02Le modèle estime
- 03Vous validez
- 04Une prévision expliquée
Agents IA & données
L’analyse prédictive sur vos données, avec ses marges d’erreur.
Anticiper une demande, repérer un client qui décroche, signaler une valeur anormale : une prévision aide à décider si l’on sait d’où elle vient et à quel point s’y fier. Nous partons de vos données existantes, vérifions ce qu’elles permettent, et présentons chaque prévision avec ses hypothèses et sa marge d’erreur.
En bref : Analyse prédictive
Mis à jour le
- Pour qui
- Les entreprises qui disposent d’un historique sur plusieurs périodes et prennent une décision récurrente : stock, planning, relance.
- Ce que vous recevez
- Un diagnostic des données, un modèle comparé à une méthode de référence, l’erreur mesurée sur des périodes passées et un tableau de bord des prévisions avec leurs hypothèses.
- Repère de prix
- Pack Entreprise : 8 000 € HT + 500 € HT par mois, qui comprend un tableau de bord avec prévisions indicatives et leurs hypothèses. Une analyse prédictive seule est chiffrée sur devis.Voir les tarifs
- Où
- KADRI AI est basée à Gennevilliers (Hauts-de-Seine). Rendez-vous possibles à Gennevilliers et sur place en Île-de-France, sur rendez-vous ; à distance ailleurs en France.
01La prestationCe qui est compris
Ce que comprend la prestation Analyse prédictive.
Des prévisions utiles, et lisibles.
Diagnostic des données
Historique disponible, qualité, trous, changements de méthode : nous vérifions d’abord si vos données permettent une prévision, et le disons si ce n’est pas le cas.
Prévision de ventes ou de demande
Une estimation par période, présentée avec une fourchette plutôt qu’un chiffre unique, et comparée à une méthode simple de référence.
Signaux sur la clientèle
Repérer des clients dont l’activité baisse ou des demandes à traiter en priorité, selon des critères que votre équipe peut lire et discuter.
Détection d’anomalies
Signaler une valeur inhabituelle (commande, stock, dépense) pour qu’une personne la vérifie, sans décision automatique.
Tableaux de bord
Les prévisions et leurs écarts avec la réalité affichés dans un tableau de bord sobre, mis à jour selon un rythme défini.
02MéthodeL’IA prépare · vous validez
Comment on travaille.
Vérifier les données avant de prédire.
Le modèle estime ; les décisions de prix, de stock ou de relance restent prises par votre équipe.
Étape 01
Formuler la question
Que faut-il anticiper, à quel horizon, et quelle décision la prévision doit-elle éclairer ?
Porte de validationVous validez la question, l’horizon et la décision visée.
Étape 02
Examiner les données
Extraction, nettoyage et contrôle de l’historique ; nous listons ce qui manque et ce qui fausse les résultats.
Étape 03
Construire et comparer
Nous testons des modèles sur des périodes passées et les comparons à une méthode simple, pour mesurer l’erreur réelle.
Porte de validationVous décidez si la précision mesurée est suffisante pour l’usage prévu.
Étape 04
Mettre à disposition et suivre
Tableau de bord, documentation des hypothèses et suivi des écarts entre prévision et réalité dans le temps.
03Garde-fousPrévu · et non promis
Garde-fous et limites.
Une prévision n’est pas une certitude.
Hypothèses écrites
Chaque prévision est accompagnée de ce qu’elle suppose : période d’apprentissage, données utilisées, événements non pris en compte.
Erreur mesurée
La précision est mesurée sur des périodes passées et affichée, avec une comparaison à une méthode simple de référence.
Une personne décide
Les prévisions et les alertes servent à éclairer une décision ; aucune action (prix, commande, relance) n’est déclenchée sans validation.
Ce que nous ne promettons pas
- Un modèle apprend du passé : une rupture (nouveau marché, crise, changement d’offre) peut le rendre faux du jour au lendemain.
- Avec peu d’historique ou des données peu fiables, une prévision n’est pas pertinente : nous le disons plutôt que de produire un chiffre.
- Aucun gain commercial n’est promis : l’intérêt d’une prévision se constate à l’usage.
04LivrablesPérimètre fixé au devis
Ce que vous recevez.
Livrables
- Diagnostic des données disponibles
- Question de prévision, horizon et décision visée
- Modèle comparé à une méthode de référence
- Erreur mesurée sur des périodes passées
- Tableau de bord des prévisions et des écarts
- Documentation des hypothèses et des limites
L’accès aux données (export, base, logiciel métier), l’outil de tableau de bord et la fréquence de mise à jour sont précisés au devis.
05Pour quiSavoir dire non
Pour vous, ou pas.
C’est pour vous si
- Un historique de ventes, de commandes ou d’activité sur plusieurs périodes
- Une décision récurrente à éclairer (stock, planning, relance)
- Une équipe prête à confronter les prévisions à la réalité
Ce n’est pas pour vous si
- Une activité trop récente pour disposer d’un historique
- Des décisions sur des personnes prises automatiquement à partir d’un score
06QuestionsRéponses visibles, sans astérisque
Questions fréquentes : Analyse prédictive.
Les réponses aux questions qu’on nous pose le plus souvent sur ce service.
De combien de données faut-il disposer ?
Cela dépend de la question et du rythme de l’activité. Une prévision saisonnière demande plusieurs saisons d’historique. Le diagnostic des données sert justement à dire si une prévision est pertinente avant d’en construire une.
Combien coûte une analyse prédictive ?
Repère publié : le Pack Entreprise, 8 000 € HT + 500 € HT par mois, comprend un tableau de bord avec des prévisions indicatives (chiffre d’affaires, demandes prioritaires) et leurs hypothèses, avec un agent vocal, un système multi-agents et l’intégration à vos outils. Une analyse prédictive seule est chiffrée sur devis, après le diagnostic de vos données. Le détail des offres est sur la page Tarifs.
Quelle précision peut-on attendre ?
Elle ne peut pas être annoncée à l’avance. Nous la mesurons sur des périodes passées, la comparons à une méthode simple et vous la présentons avant toute mise en service.
Faut-il un entrepôt de données ?
Pas forcément. Un export régulier ou un accès à votre logiciel peut suffire pour commencer. Si les données doivent d’abord être rassemblées et fiabilisées, cela relève d’un chantier data distinct.
Pourra-t-on comprendre pourquoi le modèle prévoit cela ?
Nous privilégions des modèles dont les facteurs principaux peuvent être présentés simplement, et documentons les hypothèses. Un modèle plus complexe n’est retenu que s’il apporte un gain mesuré.
Votre projet
Partons de la décision que vous prenez chaque mois.
Dites-nous ce que vous aimeriez anticiper et quelles données vous avez. Nous vous dirons si une prévision est réaliste, avant de construire quoi que ce soit.
L’audit guidé donne de premières directions, sans mot de passe ni email obligatoire.
07Pour aller plus loinServices liés · guides
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