Anticiper la charge
Combien de dossiers la semaine prochaine, le mois prochain, à la clôture ? De quoi dimensionner une équipe ou décaler un renfort avant que la file ne se forme.
Prédiction
Votre historique sait déjà
Votre historique sait déjà
ce qui va arriver.
Les volumes que vous traitez, les délais que vous constatez, les dossiers qui dérapent : ces séries contiennent des régularités. Nous les modélisons pour que vos équipes voient venir la charge au lieu de la subir.
UsagesAnticipation de charge · Détection de dérive · Priorisation de portefeuille
PrérequisUn historique daté, cohérent et suffisamment profond
PositionnementAide à la décision — l'arbitrage reste humain
Usages
Trois questions que la modélisation traite bien
Nous ne cherchons pas à prédire l'avenir de votre marché. Nous répondons à des questions opérationnelles, sur des séries que vous produisez déjà.
Détecter une dérive
Un délai qui s'allonge, un taux d'anomalie qui monte, un fournisseur qui décroche. Le signal arrive quand il est encore corrigeable.
Prioriser un portefeuille
Quels dossiers traiter en premier, lesquels risquent de coincer. Le classement se justifie, dossier par dossier, avec les facteurs qui l'expliquent.
Méthode
Un modèle se juge sur ce qu'il rapporte, pas sur sa sophistication.
Nous commençons par mesurer ce que donnerait la règle la plus simple — une moyenne mobile, une saisonnalité, un seuil. C'est la référence à battre. Un modèle plus complexe n'est retenu que s'il fait nettement mieux, sur des périodes qu'il n'a jamais vues.
Et le résultat est toujours accompagné de sa marge : une prévision sans intervalle de confiance n'est pas exploitable.
Ce qu'il faut pour démarrer
- Un historique datéAssez profond pour couvrir vos cycles — saisonnalité, clôtures, pics d'activité.
- Une définition stableCe qu'on compte doit vouloir dire la même chose du début à la fin de la série.
- Une décision à éclairerUne prévision qui ne change aucune action ne sert à rien. Nous partons de la décision, pas du modèle.
La première étape est un diagnostic de faisabilité sur vos données réelles : nous vous disons ce que l'historique permet, et ce qu'il ne permet pas encore.
Cadre
Le modèle éclaire. Vos équipes décident.
Une prédiction est une aide à l'arbitrage, jamais un arbitrage automatique. Sur les sujets qui engagent votre responsabilité — un client, un dossier, une personne — la décision reste chez vous, et le système explique ce qui l'a conduit à sa recommandation.
- Résultats explicablesChaque sortie s'accompagne des facteurs qui l'ont déterminée.
- Performance suivie dans le tempsUn modèle se dégrade quand le métier change. Nous mesurons cet écart et réentraînons.
- Hébergement européenInfrastructure localisée dans l'Union européenne, conforme au RGPD.
- RéversibilitéJeux de données, code d'entraînement et modèles vous sont remis.
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