Nominé 2017 – Tellmeplus

Nominé 2017 – Tellmeplus
13 octobre 2017 Renaud CHARTIER

Tellmeplus est éditeur de plateforme d’analyse prescriptive. Predictive Objects, la technologie brevetée par la société, met à profit le Big Data et l’IA pour automatiser la création et le déploiement en un clic de modèles prédictifs pour donner de la valeur à vos assets.

www.tellmeplus.com


tellmeplus-v2Tellmeplus propose une plateforme logicielle d’analyse prescriptive. Predictive Objects, la technologie brevetée par la société, met à profit le Big Data et l’intelligence artificielle pour automatiser la création et le déploiement en un clic de modèles prédictifs.
Notre objectif ? Appréhender la complexité et le volume des données (Big Data, IoT,…) et donner plus de valeur aux experts. Le Meta Active Machine Learning consiste en effet à confier à l’Intelligence Artificielle le soin de sélectionner, paramétrer et tester automatiquement une base d’algorithmes afin de répondre à une question métier. Au-delà de la prédiction d’événements, Predictive Objects prescrit également le plan d’actions à mener en langage métier, en utilisant la terminologie appropriée pour une mise en œuvre immédiate. Ainsi en quelques semaines les experts métiers disposent d’un modèle prédictif prêt à être déployé et qui répond à leur besoin, là ou il fallait parfois des mois. Bien évidemment tout modèle prédictif est soumis à contrôle & validation des experts métiers.
Une fois le modèle prédictif validé, Tellmeplus va plus loin et peut embarquer Predictive Objects nativement on premise, dans le cloud, « at the edge of the network », dans les plateformes IIoT, ou directement dans les objets/machines connectés : les décisions sont alors prises localement sans solliciter de connexion réseau, par détection à la source des signaux faibles produits par des capteurs (Automated Embedded Artificial Intelligence).

Use case B2B2C => Predictive Objects permet de prédire de manière précise et par anticipation une panne de batterie de voiture et d’en informer le conducteur. A l’aide des données récoltées par le boîtier Xee nous pouvons fournir aux conducteurs /assureurs la possibilité de prédire des pannes difficiles à prédire actuellement (pannes de batteries de voiture à J-3 ou J-7, ainsi que des crevaisons lentes par exemples) et proposer des services associés.

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