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Optimisation logistique
Adieu Excel : Comment la Decision Intelligence redéfinit la prise de décisions opérationnelles en entreprise
Dans un monde professionnel marqué par une complexité et des exigences croissantes, de nombreuses entreprises s'appuient encore sur des outils tels qu'Excel pour leurs processus décisionnels critiques. Cependant, Excel présente des limites significatives en termes de collaboration, d'auditabilité et de gestion de données volumineuses et complexes. La Decision Intelligence (DI), en exploitant l'intelligence artificielle, promet de transformer radicalement la prise de décision stratégique. Plus qu'une simple amélioration technologique, la DI réinvente les processus décisionnels, permettant des décisions plus rapides, plus précises et mieux informées. L'adoption de la DI, en intégrant des technologies avancées comme l'apprentissage automatique et la science des données, devient ainsi une nécessité stratégique pour maintenir la compétitivité dans un environnement économique en rapide mutation. Des exemples concrets dans divers secteurs, tels que la distribution et la logistique, illustrent comment la DI génère des résultats significatifs, démontrant son potentiel pour surmonter les limitations des systèmes traditionnels et ouvrir de nouvelles voies d'innovation et d'efficacité.
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La performance opérationnelle : le maître-mot pour réussir en 2024
Découvrez pourquoi l'efficacité opérationnelle soutenue par l'IA est la clé du succès pour le commerce en 2023.
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How to choose the right TS model for your prediction
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Calculer des intervalles de confiance avec XGBoost
Guillaume Saupin, CTO at Verteego proposes us to discover how to extend the possibilities of the famous XGBoost algorithm thanks to new objective functions. These new functions allow the calculation of confidence intervals, which are a way for data specialists to calculate sales forecasts in retail.
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