Algorithmes et analyse de données pour l'eau et environnement
Nous créons des modèles sur mesure pour répondre à vos problématiques, en prenant soin de l’humain et de la nature
Analyse de données, Machine Learning, Data Science
Champs d’expertises
Nous intervenons sur des projets requérant des compétences d’analyses de données et de modélisation diverses : analyse textuelle et traitement du langage, modèles prédictifs de type machine learning (apprentissage automatique), détection d’anomalies par intelligence artificielle, complétion de données, capteurs virtuels, et autres domaines de la data science introduits sur cette page.
Science des données pour l’eau et l’environnement
Nous répondons à des problématiques pouvant comporter des composantes de nombreux champs scientifiques. Nous intervenons en particulier sur des sujets exploratoires, de recherche et développement, avec une prédilection pour les projets susceptibles de préserver ou restaurer l’environnement. Nos services de science des données s’adressent en priorité aux services des eaux (eau potable, assainissement) et aux collectivités.
Réparer, Renouveler
Maintenance prédictive
Evaluer, Mesurer
Capteurs virtuels
Anticiper, S’adapter
Séries temporelles
Collecter, Agréger
Maintenance prédictive
Expliquer, Visualiser
Analyses graphiques
Alerter, Corriger
Détection d’anomalies
Notre éthique, nos engagements
Impact écologique
La mission d’Akwari consiste à utiliser les outils numériques pour réduire drastiquement l’impact écologique de la société sur son environnement au profit de la nature et de l’humain. Nous nous efforçons également d’appliquer à nos algorithmes la sobriété que nous proposons à nos clients.
Services coopératifs
Akwari évolue dans l’environnement de l’économie sociale et solidaire, au sein d’une coopérative d’activité et d’emplois. Ce cadre démocratique et solidaire empêche toute spéculation.
Débutez avec nous votre projet de data science
Les grandes lignes de la phase de préparation commune en amont d’un projet de science des données
Rendez-vous n°1
Présentation de votre problématique métier, des données dont vous disposez, du type de livrable attendu.
Audit des données
Préqualification des données que vous nous avez fournies. Si nécessaire, nous vérifions l’existence d’autres données de contexte pour améliorer l’efficacité d’un modèle.
Rendez-vous n°2
Retour sur la faisabilité du projet après le premier audit des données. Nous déterminons ensemble les contours du livrable attendu de manière plus précise.
Estimation
Nous estimons le temps de développement et d’analyse, les moyens et les technologies à mettre en oeuvre.
Rendez-vous n°3
Nous vous présentons les conclusions issues de la pré-étude, et validons ensemble les conditions de démarrage du projet.