Yepboost aide les entreprises à exploiter leurs données avec l'IA : tableaux de bord intelligents, prévisions, détection d'anomalies, scoring et segmentation. Vous ne constatez plus après coup — vous anticipez.
Connecter, nettoyer, modéliser puis rendre lisible : chaque brique s'appuie sur la précédente pour produire des indicateurs réellement exploitables.
Des indicateurs métier lisibles et automatisés — Nous créons des dashboards clairs pour suivre vos ventes, opérations, finances, support, stocks, campagnes, production ou équipes. Les données sont connectées, nettoyées et visualisées avec des indicateurs utiles à la décision.
Anticiper la demande, les ventes ou les risques — Nous développons des modèles de prévision adaptés à vos données : ventes, demande, stocks, charge opérationnelle, revenus, risques ou besoins humains. L’objectif est d’anticiper au lieu de seulement constater.
Identifier automatiquement écarts et signaux faibles — L’IA peut détecter des erreurs, fraudes, écarts de marge, variations inhabituelles, incidents opérationnels ou comportements atypiques dans vos données. Les alertes aident vos équipes à intervenir plus vite.
Classer clients, prospects, dossiers ou opportunités — Nous construisons des scores et segments exploitables pour prioriser les actions : prospects les plus qualifiés, clients à risque, opportunités à fort potentiel, dossiers urgents ou groupes de comportements similaires.
Le même besoin métier, traité autrement : des données consolidées, des indicateurs qui se mettent à jour seuls et des alertes avant que le problème ne coûte cher.
CRM, ERP, fichiers Excel, outils support et bases internes sont connectés pour obtenir une vision plus fiable.
Les indicateurs se mettent à jour automatiquement, avec moins de copier-coller et moins d’erreurs.
L’IA détecte les anomalies, tendances ou risques avant qu’ils ne deviennent un problème opérationnel.
Direction, ventes, opérations, finance : les mêmes briques, appliquées à vos enjeux prioritaires.
Tableaux de bord exécutifs, indicateurs consolidés, prévisions de performance, suivi des objectifs et alertes sur les écarts critiques.
Prévision des ventes, scoring des prospects, segmentation client, détection du churn et identification des opportunités prioritaires.
Prévision de demande, détection d’anomalies de stock, optimisation des flux, suivi des retards et anticipation des besoins opérationnels.
Détection d’écarts, scoring de risque, contrôle de cohérence, analyse de marge, prévisions budgétaires et reporting automatisé.
Chaque étape est documentée : sources, règles de calcul, limites des modèles. Vous savez toujours d'où vient un chiffre.
Analyse des sources, qualité des données, objectifs métier, contraintes d’accès et indicateurs réellement utiles.
Nettoyage, structuration, consolidation, création de pipelines et définition des règles de calcul.
Création de modèles de prévision, scoring, segmentation, détection d’anomalies ou recommandations.
Création de dashboards, alertes, vues métier, rapports automatisés et interfaces de lecture claire.
Suivi des performances, ajustement des modèles, nouvelles sources, nouveaux indicateurs et documentation.
Nous partons de vos sources existantes — CRM, ERP, SQL, exports — et choisissons les outils qui tiennent la charge.
Power BI, Tableau, Looker Studio, Metabase
PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, CSV, APIs
Python, scikit-learn, XGBoost, Prophet
Time series, forecasting, régression
Isolation Forest, règles métier, alertes
n8n, Make, webhooks, pipelines
Un indicateur faux coûte plus cher qu'un indicateur absent. Nous gardons les modèles lisibles, les sources traçables et la décision finale côté métier.
L’analyse de données IA consiste à utiliser des modèles statistiques, du machine learning et des outils de visualisation pour transformer des données brutes en indicateurs, prévisions, alertes, scores ou recommandations exploitables.
La BI classique affiche surtout ce qui s’est passé. La Business Intelligence IA ajoute des capacités prédictives : détection d’anomalies, prévisions, scoring, segmentation, recommandations et alertes intelligentes.
On peut analyser des données CRM, ERP, ventes, finance, stocks, support client, production, fichiers Excel, bases SQL, données web, tickets, historiques d’achat ou exports métier.
Pas forcément. Un premier projet peut commencer avec quelques sources fiables et un objectif clair. La qualité, la structure et la pertinence métier des données comptent souvent plus que le volume.
Oui. Selon l’historique disponible, il est possible de prévoir des ventes, demandes, stocks, revenus, charges opérationnelles, risques ou tendances saisonnières.
Nous gardons les modèles explicables, documentons les limites, affichons les sources, suivons les erreurs, mettons en place des contrôles métier et évitons les automatisations de décision sans validation lorsque le risque est élevé.
Oui. Les scores, alertes, segments ou prévisions peuvent être envoyés vers un CRM, ERP, dashboard, outil support, workflow n8n/Make, email, Slack, Teams ou base de données.
Un premier dashboard ou prototype analytique peut souvent être réalisé en quelques semaines. Un projet complet avec pipelines, modèles prédictifs, monitoring et intégrations dépend de la qualité des données et du nombre de sources.
Vous avez un enjeu, une idée ou un processus bloqué ? On vous aide à transformer la bonne piste en solution concrète, rapide et mesurable.
