Solutions
Les offres LimeTensor couvrent tout le cycle de vie d’un modèle: audit, conception, expérimentation, déploiement, gouvernance et accompagnement continu. Chaque pack est structuré pour être compris par les directions métiers, data et IT, avec des livrables clairement définis.
Packages structurés, livrables clairs Offres principales
Le modèle économique de LimeTensor repose sur des missions bien cadrées, avec un périmètre et des livrables précis. Chaque pack peut être ajusté, mais le socle méthodologique reste stable pour faciliter la comparaison et la planification.
à partir de 8 500 € par périmètre
Idéal pour répondre à la question « par où commencer ? ». Nous analysons les données disponibles et identifions les cas d’usage prioritaires.
Durée typique: 3 à 6 semaines. Utilisé comme base pour un plan data sur 6 à 18 mois.
à partir de 32 000 € par modèle
Pour construire et déployer un modèle clé en production: scoring, prévision, recommandation ou détection d’anomalies.
Durée typique: 8 à 16 semaines selon la complexité et les contraintes de sécurité.
à partir de 4 500 € par mois
Un cadre flexible pour bénéficier d’un regard senior régulier sur vos projets data, sans multiplier les contrats.
Engagement minimal: 3 mois, reconductible, ajustable selon la charge projet.
à partir de 6 900 € par modèle
Une relecture critique d’un modèle déjà en production ou en projet, pour sécuriser une gouvernance ou un investissement.
Souvent utilisé avant l’extension d’un modèle à d’autres marchés ou segments.
Par type de besoin
Les mêmes briques techniques de Data Science peuvent servir des objectifs très différents. Nous structurons nos solutions autour des grands types de décisions que vous devez prendre, pour faciliter la priorisation et la mesure.
Décision client
Modèles de propension, segmentation comportementale, recommandations de produits, priorisation des campagnes sortantes et gestion des budgets d’acquisition, avec un suivi clair des indicateurs (taux de conversion, churn, LTV).
Opérations & risque
Prévisions de demande, optimisation des stocks, détection de fraude, alertes anticipées sur des incidents opérationnels, allocation dynamique des ressources, avec documentation des risques associés à chaque modèle.
Stratégie & innovation
Exploration de données non structurées, POC de nouveaux cas d’usage, tests de modèles avancés, évaluations de ROI et accompagnement de vos équipes dans la sélection des initiatives à industrialiser.
Études de cas
Les chiffres ci-dessous sont représentatifs de ce que nous constatons lorsque les prérequis sont réunis: données suffisantes, sponsors impliqués, processus d’intégration clair. Chaque projet est toutefois unique et fait l’objet d’une analyse spécifique.
Cas d’usage modulaires par pack Télécom · Pack Projet complet · Modèle de propension
−18 % churn
Un modèle de scoring identifie les clients les plus susceptibles de résilier à court terme. Les équipes marketing utilisent les scores pour prioriser les offres de rétention et les appels sortants, avec un suivi mensuel des gains net de marge.
Retail · Pack Exploration + Projet complet
−12 % surstocks
Construction de modèles de prévision par magasin et par catégorie de produits. Intégration dans l’outil de planification pour ajuster les commandes, réduire les ruptures et limiter le gaspillage, avec un pilotage par indicateurs logistiques.
Banque · Audit indépendant
+24 % stabilité
Revue d’un modèle existant pour un portefeuille de crédit. Analyse de la dérive, des biais et de la documentation, recommandations pour stabiliser les performances et rendre le modèle plus explicable pour les comités risques.
Inclus dans chaque mission
Quel que soit le pack choisi, certaines pratiques sont systématiques: documentation, traçabilité, attention portée aux biais et transfert de compétences. Ce socle est essentiel pour la confiance des directions et des régulateurs.
Dossiers de conception, fiches de modèles, description des jeux de données, hypothèses d’entraînement, périmètre d’usage prévu, limites connues et indicateurs de suivi.
Description des sources utilisées, transformations appliquées, règles de nettoyage, règles de filtrage et versionnement des données d’entraînement pour faciliter les audits.
Analyse de l’importance des variables, exploration des biais potentiels, tests de sensibilité et recommandations pour limiter les effets indésirables sur les personnes concernées.
Mise en place d’indicateurs de performance, de dérive de données, de dérive de modèles et d’alertes, avec des vues dédiées aux équipes métier et IT.
Sessions de formation, revues de code et guides pratiques pour que vos équipes internes puissent faire évoluer les modèles et reproduire la démarche sur d’autres périmètres.
Périmètre, jalons, responsabilités, propriété intellectuelle, traitement des données et limites de responsabilité explicités dans chaque contrat, pour éviter les zones grises.
LimeTensor