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L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE COMME MOTEUR DE CROISSANCE

À la vitesse à laquelle les technologies évoluent aujourd’hui, les entreprises doivent être en mode innovation en tout temps. C’est pourquoi Vooban accompagne les entreprises dans la construction et l’exécution de leur transformation digitale. Leur force réside d’ailleurs dans la complémentarité de leur offre de services qui s’étend à la programmation, au design, à l’architecture d’entreprise, l’IA, l’IoT, ainsi qu’au Cloud.

Malgré la croissance de l’entreprise, Vooban conserve son esprit de startup notamment en offrant une ambiance et une qualité de vie unique à ses employés (5 à 7, midis sportifs, dégustations de bières, soirée jeux de société, horaires et lieux de travail flexibles, etc.). C’est d’ailleurs cette Vooban Vibe qui fait en sorte que l’équipe livre le meilleur d’elle-même dans chacun des projets dans lequel elle s’investit.

Voici quelques exemples de projets qui ont su tiré profit de l’IA pour
améliorer les processus d’affaires et l’efficacité de différentes organisations:

1. Optimisation de la productivité et du contrôle de la qualité de Labplas :
Vooban a identifié les variables critiques ayant un impact sur la qualité des produits, puis récolté les données des capteurs en place en plus d’en implanter de nouveaux. Cela a ainsi permis d’entraîner un modèle d’IA en mesure de mieux gérer la sur-qualité des produits puisque l’algorithme identifie maintenant les produits ne répondant pas aux normes de qualité.

2. Amélioration de la détection des défauts sur la chaîne de production de Patates Dolbec : Après avoir annoté plus de 20,000 photos de pommes de terre, Vooban a entraîné un modèle d’IA plus performant que la référence du marché en la matière et plus performant que le meilleur expert en assurance qualité de l’entreprise!

3. Optimisation de la prédiction des ventes pour une entreprise qui fabrique des produits de chauffage résidentiel: Auparavant, SBI se fiait uniquement aux prévisions de son équipe de ventes pour estimer les ventes futures de l’organisation. Nous avons donc entraîné un modèle d’IA basé sur des données internes et externes qui a permis d’obtenir un gain de 20% par rapport aux prédictions uniquement basées sur les
des vendeurs.

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