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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