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Data Lab

Comprenez, organisez, visualisez et exploitez vos données avec notre Data Lab.

Data Lab

Bénéficiez d'un des meilleurs moteurs d'innovation français : Kernix investit en R&D massivement depuis 15 ans et le Data Lab est agréé centre de recherche français depuis 2008.

Une méthodologie itérative

Le Data Lab vous accompagne tout au long de votre projet data grâce à un processus en 5 étapes :

  1. Compréhension business : il s'agit de comprendre les objectifs business afin de les traduire en cas d'usages orientés data et de définir des mesures de la performance du projet.
  2. Identification et préparation des données pertinentes pour le projet, qu'elles proviennent de sources internes ou externes.
  3. Analyse et modélisation des données grâce à des techniques telles que le machine learning, le text mining ou le graph mining entre autres.
  4. Démonstration de la création de valeur grâce à une data visualization, une application en ligne ou simplement des scripts permettant d'implémenter les modèles.
  5. Industrialisation de la solution et mise en place de son suivi (maintenance corrective et évolutive).

Il s'agit d'un processus agile dans lequel les objectifs business peuvent par exemple être redéfinis une fois les données exploitables identifiées. Ce processus itératif nous permet de répondre efficacement aux problématiques de nos clients sans jamais perdre de vue leurs véritables enjeux.

Une équipe pluridisciplinaire

Cette méthodologie repose sur l'équipe du Data Lab. Elle est composée de data scientists de formation scientifique de haut niveau : titulaires d'un PhD en physique, en biologie, en mathématiques ou d'un diplôme d'ingénierie en informatique et statistiques. La diversité des parcours des membres de l'équipe permet une grande créativité, nécessaire dans la phase de conception des projets, et une belle ouverture d'esprit qui enrichit les interactions avec nos clients.

L'une des forces de Kernix c'est que les data scientists travaillent en étroite collaboration avec l'ensemble de la Digital Factory.

Grâce à l'ensemble de ces compétences (gestion de projet, développement d'application, design et UX), l'accompagnement sur les projets data est complet : de la conception très amont du projet à la production d'une application pouvant être industrialisée, Kernix vous accompagne sur toute la chaîne de valorisation de la donnée.

Expertises techniques

La R&D de nos ingénieurs, Data scientists et PhDs depuis plusieurs années se concrétise par des expertises innovantes applicables à l'industrie et aux services.

  • Graphe
    Exploiter les relations entre les données.
  • Opendata
    Partager ses données pour créer des services à valeur ajoutée.
  • Machine Learning
    Construire des modèles d’apprentissage pour réaliser des analyses prédictives.
  • Sémantique Données non-structurées
    Rapprocher des contenus, des concepts, par affinité et proximité... pour mieux recommander !

Derniers articles

Sur des thématiques aussi variées que le graph mining, la mise en place de moteurs de recommandation ou la classification d'images avec du deep learning.

Projets Innovants

Le Data Lab travaille sur plusieurs projets exploitant des expertises variées telles que le deep learning, le graph mining, la visualisation de données.

RadiumOne

RadiumOne

Prédiction de conversion

Kernix a développé un outil de prédiction de conversion à partir des caractéristiques des impressions publicitaires. L’objectif était de prédire au mieux si un affichage publicitaire sur internet était susceptible d’être cliqué et de mener à une conversion. Nous avons testé plusieurs modèles de type régression logistique et arbres de classification et de régression pour mener à bien ce projet.

Colas

Colas

Détection d’anomalies grâce au graphe

Dans le cadre d’un projet visant à réduire les dépenses en carburant de la flotte de véhicules d’une des filières de Colas, Kernix a développé un outil permettant de lutter contre la fraude. Cet outil permet de remonter de façon automatique des anomalies dans les déclarations d’activité des agents en exploitant un graphe de données provenant de sources hétérogènes (transactions station service, chrono-tachygraphes, déclarations de sinistres, etc.).

ERDF

ERDF

Classification d’images avec du deep learning

Kernix a développé pour Enedis (ex-ERDF) un outil basé sur le deep learning permettant de classifier automatiquement des photos d’éléments du réseau électrique. L’objectif de ce projet était d’identifier ainsi les éléments les plus vétustes de façon automatique afin d’améliorer la planification des travaux sur le réseau.

PTC

PTC

Amélioration de la gestion de relation client

L’objectif du projet réalisé par Kernix est d’aider PTC à mettre en place un “proactive tech support” en identifiant de façon automatique les solutions déjà existantes lors de l’ouverture d’un nouveau ticket et en facilitant l’identification des experts les plus qualifiés pour un ticket donné. Nous avons utilisé une combinaison de graph mining, de machine learning et d’analyse sémantique pour exploiter les données de CRM.

Paroles d’experts

Conférences, meetups, interviews, les experts du Data Lab prennent la parole.

Paroles d'experts

  • Meetup : Sémantique à tous les étages en entreprise

    Meetup : Sémantique à tous les étages en entreprise

    Juin 2016
    Joseph Pellegrino a présenté comment le text mining peut être exploité pour construire un moteur de recommandation.
  • Meetup : RecSys Fr 3rd session

    Meetup : RecSys Fr 3rd session

    Juin 2016
    Aurélie Mutschler et Joseph Pellegrino ont présenté les systèmes de recommandation basés sur le graphe.
  • Meetup : Les graphes dans les projets industriels orientés données

    Meetup : Les graphes dans les projets industriels orientés données

    Juin 2016
    Imen El Karoui et Jana Kalawoun ont présenté deux projets industriels exploitant l'analyse de graphes pour Colas et PTC.
  • Parole d’entrepreneurs : Fabrice Métayer

    Parole d’entrepreneurs : Fabrice Métayer

    Mars 2016
    Dans le cadre d'un partenariat avec L'Opinion, les entrepreneurs de CroissancePlus racontent en vidéo l'histoire de leur entreprise ainsi que leurs ambitions en matière de croissance et d'emplois. Ici Fabrice Métayer co-fondateur de Kernix, présente en particulier l'activité de son Data Lab.

Parutions

  • Kernix, l’agence digitale pionnière dans les smartdatas

    Kernix, l’agence digitale pionnière dans les smartdatas

    Février 2016
    Parole d'entrepreneurs : François-Xavier Bois, directeur de l'innovation chez Kernix, présente à Paris Région Entreprises, l'activité de Kernix et de son Data Lab, qui la distingue des autres agences et fait d'elle une agence pionnère dans les smartdatas.
  • Livre blanc : 5 enjeux technologiques pour les Directions Marketing

    Livre blanc : 5 enjeux technologiques pour les Directions Marketing

    Décembre 2013
    Graphe, Open Data, SEO mobile, Responsive Design, Tracking interne : 5 technologies pour des résultats durables, et perceptibles à court terme.
  • Livre blanc : Données connectées & technologies du graphe

    Livre blanc : Données connectées & technologies du graphe

    Novembre 2013
    36 pages de détails, mises en exergue, des exemples concrets pour comprendre le graphe et son application dans le monde virtuel de l'internet moderne.

Publications

  • Bases de données orientées graphes avec Neo4j

    Bases de données orientées graphes avec Neo4j

    2016
    Par François-Xavier Bois et Amine Lies Benhenni
  • WordPress3.5 pour des sites web efficaces

    WordPress3.5 pour des sites web efficaces

    2013
    Par François-Xavier Bois et Laurence Bois
  • Sites Web Dynamiques - Le Guide Complet Titan

    Sites Web Dynamiques - Le Guide Complet Titan

    2012
    Par François-Xavier Bois
  • PHP et MySQL, le guide complet

    PHP et MySQL, le guide complet

    2012
    Par François-Xavier Bois
  • PHP 5, le guide complet

    PHP 5, le guide complet

    2009
    Par François-Xavier Bois
  • PHP 5 et MySQL 5

    PHP 5 et MySQL 5

    2008
    Par François-Xavier Bois, Fabrice Métayer, Thierry Thaureaux de Levare, et avec la collaboration de Pierre-Emmanuel Bois

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