Pour révolutionner le champ de l’analyse prédictive.
Blogue
Le blog d’Arzellia se veut une source de connaissances et un guide des tendances en analyse prédictive intelligente. Il propose des perspectives stratégiques et des recommandations pratiques pour aider à transformer les données, soutenues par les règles métier, en décisions commerciales plus précises.
Série de connaissances - Article 1
Arzellia : Solution automatisée d'analytique prédictive intelligente - Depuis des années, nous travaillons à démocratiser l'accès aux prédictions intelligentes et abordables pour toutes les entreprises, quelle que soit leur taille ou leur secteur. Notre ambition est simple : rendre les outils de prédiction accessibles, efficaces et adaptés aux réalités de chaque organisation.
À travers une série d'articles, nous souhaitons partager cette vision et détailler notre approche. Aujourd’hui, nous débutons avec la présentation de la Solution Arzellia, fruit de cette ambition. L’analyse prédictive, alimentée par les données, les règles métier et l’intelligence artificielle, permet aux entreprises d’anticiper les tendances, d’affiner leurs stratégies et de prendre des décisions éclairées. Pourtant, son adoption est souvent freinée par des coûts élevés, une complexité technique et un manque d’accessibilité.
Arzellia révolutionne cet espace avec une solution automatisée, propulsée par l’IA bimodale et agentique, qui améliore les prévisions, facilite la planification de scénarios et s’intègre directement dans les opérations.
Série de connaissances - Article 2
AutoML : Une technologie performante et incontournable pour démocratiser les bénéfices de l'IA auprès des gestionnaires et leurs équipes - Notre approche simplifie l'accès à l'intelligence artificielle pour les utilisateurs d'affaires en rationalisant et encapsulant la complexité des principaux processus d'analyse prédictive. Grâce aux investissements massifs de Microsoft dans l'AutoML (Automated Machine Learning) au sein d'Azure, cette technologie est devenue un outil essentiel, capable de générer des prédictions fiables et directement exploitables. En capitalisant sur ces avancées, nous avons développé une solution qui automatise l'ensemble du pipeline prédictif, fournissant des prévisions prêtes à l'emploi sans nécessiter une expertise technique avancée. Ces prédictions s'intègrent parfaitement dans vos processus métiers, que ce soit à travers des feuilles Excel collaboratives, des tableaux de bord Power BI ou d'autres outils décisionnels. Cet article explore les raisons pour lesquelles nous avons encapsulé la complexité d'Azure MLS et optimisé l'utilisation d'AutoML pour traiter efficacement des séries temporelles quotidiennes. Grâce à une interface intuitive développée avec Power Apps, notre solution est spécifiquement pensée pour répondre aux besoins des utilisateurs d'affaires.
Série de connaissances - Article 3
Présentation du moteur d'IA bimodale : Un nouveau standard en analyse prédictive - Dans un monde des affaires en constante évolution, les outils de prévision traditionnels peinent à suivre le rythme et l’imprévisibilité des changements. C’est pourquoi nous avons développé le moteur d’IA bimodale, une innovation qui combine la puissance analytique de l’AutoML avec l’intelligence adaptative de l’IA générative, afin de fournir des prévisions à la fois agiles et réalistes.
L’AutoML, premier pilier de notre solution, sélectionne automatiquement le modèle le plus efficace pour chaque ensemble de données. Ce processus génère des prévisions avec une précision validée et soutenue par des métriques reconnues telles que le NRMSE, le NMAE et le MAPE, garantissant ainsi fiabilité et robustesse. Mais ce n’est qu’un début. Grâce à l’IA générative, nous enrichissons ces prévisions générées par AutoML avec des données de marché en constante évolution et des perspectives prospectives d’experts. Ces modèles ne se contentent pas de refléter le passé ; ils s’ajustent dynamiquement au moment présent et anticipent les tendances futures avec une précision accrue.
Série de connaissances - Article 4
Transformez vos fichiers Excel de processus d'affaires en outils collaboratifs pour soutenir l'analytique prédictive intelligente - Nous sommes fiers de partager que nos équipes techniques ont développé une fonctionnalité d’importation générique et automatique de fichiers Excel, transformant ainsi la manière dont les entreprises exploitent leurs prévisions. Notre solution intègre efficacement les fichiers Excel critiques aux opérations de nos clients, en préservant à la fois les formules et la logique, dans une plateforme centralisée enrichie de paramètres dynamiques et de prédictions alimentées par l’IA.
Cette fonctionnalité clé de notre plateforme SaaS transforme les feuilles de calcul statiques en outils collaboratifs et dynamiques, offrant une valeur ajoutée significative. Elle permet aux équipes interfonctionnelles — finance, opérations, marketing, et autres départements — de collaborer facilement et de partager des informations stratégiques adaptées à leurs besoins. Grâce à un moteur d’importation avancé, notre plateforme garantit une compatibilité totale, une intégration sans erreur et des insights enrichis, accessibles via des outils de reporting populaires tels que Power BI.
Série de connaissances - Article 6
Excel et l’IA Bimodale : une alliance stratégique pour des processus performants. - Cet article explore comment les secteurs d’affaires peuvent exploiter l'IA bimodale pour améliorer leurs performances et leur adaptabilité dans un environnement en constante évolution. De la santé aux énergies renouvelables, en passant par la vente au détail et les services financiers, des activités clés comme la gestion des patients, l'optimisation des stocks et l'analyse des risques tirent un fort potentiel de cette technologie.
L’approche repose sur cinq axes fondamentaux : la justification de la valeur ajoutée de l'IA, les améliorations mesurables des performances, l’utilisation de paramètres dynamiques pour optimiser les résultats, le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) et les bénéfices conjugués de l'IA prédictive et générative.
Le modèle Excel joue un rôle clé dans notre approche en tant qu’outil initial pour structurer et simuler les processus d’affaires. Il permet aux entreprises de valider leurs modèles tout en renforçant la fiabilité et la clarté des processus, préparant ainsi leur évolution vers des outils intelligents.
Série de connaissances - Article 5
Créer des prompts efficaces pour Arzellia GPT afin d’améliorer les prédictions AutoML - Permettez-nous de partager avec vous les résultats de nos travaux visant à concevoir des prompts optimisés pour l’IA générative. Notre objectif est de perfectionner les prédictions générées par AutoML afin de produire des prévisions plus réalistes et adaptées aux nouvelles conditions futures, souvent absentes des données historiques. Ce processus repose sur une approche combinée qui intègre une expertise technique avancée, une vision stratégique et une collaboration étroite avec vos experts métier. Nous élaborons un cadre de base spécifiquement enrichi pour chaque secteur, garantissant une personnalisation optimale.
Cette approche exploite pleinement l’IA bimodale en combinant la rigueur analytique de l’IA traditionnelle, qui structure les données historiques avec précision, et la flexibilité de l’IA générative, capable d’intégrer des variables exogènes comme les tendances du marché, les évolutions réglementaires ou les événements économiques. En intégrant ces éléments dynamiques, nos modèles affinent les prévisions et proposent des scénarios plus réactifs aux réalités émergentes.
Série de connaissances - Article 7
En tant que Microsoft CSP, tirez parti de l’IA bimodale pour engager vos clients et proposer des projets d’IA abordables et configurables. - Chez Arzellia, nous redéfinissons l’analyse prédictive grâce à une IA bimodale qui associe la stabilité de l’IA traditionnelle à la flexibilité de l’IA générative. Cette approche innovante permet aux partenaires Microsoft CSP de se démarquer en offrant des solutions intelligentes et novatrices tout en simplifiant l’adoption de l’IA pour leurs clients.
Notre solution SaaS intègre de manière fluide les fichiers Excel des clients, permettant aux CSP de valoriser efficacement les données et règles métier existantes. Grâce à cette intégration, les projets d’IA deviennent accessibles, rapidement opérationnels et adaptés aux besoins tactiques des départements. En s’appuyant sur les technologies Power Apps et Power BI, la solution fournit des visualisations interactives et des insights exploitables, renforçant la capacité des CSP à proposer des services stratégiques.
Collaborer avec Arzellia, c’est accéder à une plateforme SaaS d’analyse prédictive conçue pour maximiser l’impact des CSP et accélérer leur croissance dans le domaine de l’IA. Hébergée sur l’instance Azure sécurisée du client, elle garantit une protection avancée des données et des processus tout en facilitant la concrétisation de projets IA ambitieux.
Série de connaissances - Article 8
Model driven et Canvas : une interface sécurisée et conviviale pour accéder en toute sécurité à azure machine learning. - Notre Solution SaaS combine la robustesse des applications Model Driven et la flexibilité des Canvas Apps dans Power Platform, offrant une interface utilisateur intuitive et adaptable. Ce design optimise la centralisation des données et l’interactivité, facilitant l’intégration des processus Excel et des règles métier spécifiques à chaque département.
Le Microsoft Dataverse, hébergé dans l’environnement sécurisé de Microsoft, agit comme une couche intermédiaire qui gère les données et applique des contrôles d’accès rigoureux. Il établit des appels sécurisés vers le backend Azure Machine Learning Services (Azure MLS), déployé dans un tenant Azure privé, pour fournir des prédictions fiables tout en maintenant une stricte séparation des données sensibles.
Avec des tableaux de bord dynamiques Power BI, des prédictions précises et une conformité totale aux normes de sécurité, cette solution transforme vos données en décisions stratégiques, tout en garantissant une sécurité et une efficacité optimales.
Série de connaissances - Article 9
Vers l’autonomie des processus départementaux clés : l’IA bimodale ouvre la voie à l’IA agentique - Nous croyons que le chemin vers l'utilisation de l'IA agentique au cœur des opérations commence par l'IA bimodale, qui combine des analyses historiques et une adaptabilité en temps réel. En intégrant cette intelligence dans des outils comme Excel pour soutenir les processus métier avec des règles et des données, l'IA bimodale offre des améliorations immédiates en matière de prise de décision et d'efficacité opérationnelle, sans nécessiter de changements significatifs dans les systèmes existants.
L'IA agentique, bien qu'encore à 5 ou 10 ans d'une adoption complète pour la majorité des entreprises, génère déjà de la valeur en automatisant des tâches à faible risque comme le routage des tickets, la mise à jour des plannings et les approbations routinières. Cependant, parvenir à une adoption complète exigera du temps et des efforts conséquents : améliorer la qualité des données, standardiser les workflows, intégrer les systèmes d'IA et répondre aux exigences réglementaires. Les entreprises dotées d'une infrastructure avancée progresseront plus rapidement, mais pour la plupart, cette évolution sera progressive et méthodique.
Série de connaissances - Article 10
Optimiser la planification départementale : prévisions intelligentes en continu (Smart Rolling Forecasts) avec IA bimodale et agentique - Les plateformes basées sur l'IA transforment la planification d'entreprise en permettant les prévisions continues intelligentes, une approche dynamique pour une prise de décision en temps réel. Propulsées par des technologies avancées telles que l'IA bimodale et l'IA agentique, ces prévisions intègrent des séries chronologiques quotidiennes pour fournir des informations constamment mises à jour dans tous les départements, garantissant ainsi une adaptation rapide aux conditions changeantes.
L'IA bimodale combine l'analyse des tendances historiques avec l'adaptabilité en temps réel, tandis que l'IA agentique introduit l'automatisation et l'autonomie en simplifiant des tâches telles que l'intégration des données, l'analyse des scénarios et l'affinage des prévisions. Ces technologies réduisent les interventions manuelles et favorisent une prise de décision proactive, permettant ainsi aux entreprises de se concentrer sur leurs priorités stratégiques.