Services-conseils en analyse prédictive pour les organisations canadiennes
L’analyse prédictive utilise votre historique pour estimer la suite probable : demande, départs de clients, retards de paiement, pannes ou délais d’attente. Remolda met un modèle expliqué en service en six semaines : 9 800 $ CA + TVH.
En bref
- Prix : 9 800 $ CA + TVH pour le Sprint pilote IA de six semaines : un modèle de prévision ou de risque en production.
- Cibles courantes : prévisions de la demande et des effectifs, départs de clients, retards de paiement, pannes d’équipement, volumes de demandes et délais d’attente.
- Chaque prédiction s’accompagne de ses principaux facteurs en langage clair, pour que la personne qui agit puisse la juger.
- L’exactitude est testée sur des périodes passées que le modèle n’a jamais vues, et présentée avant le lancement.
- Remis là où les gens travaillent déjà : Power BI, votre CRM ou votre ERP, ou un rapport planifié.
Votre situation
Le travail prédictif est utile quand la planification dépend d’un chiffre que personne ne peut estimer avec assurance. Cas typiques :
- Les effectifs et les stocks sont fixés au jugé. Les semaines chargées prennent l’équipe de court ; les semaines calmes gaspillent le budget.
- Des clients partent sans avertissement. Le temps que quelqu’un s’en aperçoive, le renouvellement est perdu.
- Les comptes clients prennent du retard. Le recouvrement commence une fois la facture en retard, jamais avant.
- L’équipement tombe en panne au pire moment. L’entretien suit le calendrier, et les pannes surviennent quand même.
Ce que nous bâtissons
| Question | Résultat du modèle | Où il apparaît |
|---|---|---|
| Quelle demande le mois prochain ? | Prévision avec une fourchette, par produit, site ou service | Power BI ou feuille de planification |
| Quels clients risquent de partir ? | Note d’attrition avec les principales raisons | Fiche CRM |
| Quelles factures seront payées en retard ? | Risque de retard par facture | Liste de recouvrement |
| Quand cette machine tombera-t-elle en panne ? | Risque de panne par actif et par période | Calendrier d’entretien |
| Quel sera le volume à l’accueil ? | Prévision du volume et des délais d’attente | Plan d’effectifs |
Les prévisions sont plus utiles dans un tableau de bord Power BI que l’équipe consulte déjà. Quand une note alimente une décision concernant une personne, l’étape de révision suit la conception de l’aide à la décision.
Ce que comprend le Sprint pilote IA
Vérification des données dès la première semaine. Historique, qualité et lacunes examinés, avec une réponse claire : on poursuit ou non sur cette question.
Un modèle en production. Prévision ou note de risque réentraînée selon un calendrier, avec le pipeline qui l’alimente.
Essais rétrospectifs sur des périodes mises de côté. L’exactitude est présentée en termes d’affaires avant le lancement.
Des facteurs en langage clair. Chaque prédiction indique les facteurs qui l’ont fait monter ou baisser.
Surveillance et guide d’exploitation. L’exactitude est suivie dans le temps, avec une alerte en cas de dérive.
Combien de temps ça prend
Six semaines à partir du lancement. D’après notre expérience, la répartition habituelle est de deux semaines pour l’extraction et le nettoyage, deux semaines pour la modélisation et les essais rétrospectifs, et deux semaines d’utilisation en production. Un historique désordonné ou dispersé, ou les approbations pour y accéder, peuvent allonger ce délai ; si les données s’avèrent insuffisantes, nous le disons dès la première semaine.
Ce que ça coûte
Le Sprint pilote IA coûte 9 800 $ CA + TVH, prix fixe, pour un modèle. L’utilisation de l’infonuagique et des outils est facturée par le fournisseur. Vous choisissez encore la prédiction à bâtir en premier ? L’Audit des opportunités IA (2 900 $) classe les candidats et son prix est crédité sur le Sprint. Tous les détails figurent sur la page des tarifs.
Pourquoi Remolda pour l’analyse prédictive
- Une vérification franche des données. Si les données sont insuffisantes, vous le savez dès la première semaine, avant d’investir dans un modèle faible.
- L’exactitude en termes d’affaires. Unités, dollars, part des cas signalés.
- Des prédictions expliquées. Les gens voient pourquoi une note est élevée.
- Un prix fixe pour un modèle. La portée est écrite avant la facture.
- Vos données restent dans votre environnement. Modèles et pipelines s’exécutent dans votre nuage ou vos outils, et le pipeline de données est documenté.
Le déroulement
Le Sprint couvre les étapes Stratégie et Mise en œuvre du cycle Remolda (Audit → Stratégie → Mise en œuvre → Autonomisation → Évolution).
- Appel de cadrage. 30 minutes : la question, la décision qu’elle alimente, les données.
- Vérification des données. Historique extrait et évalué ; on poursuit ou non.
- Modèle et essais rétrospectifs. Exactitude mesurée sur des périodes mises de côté.
- Mise en production. Les prédictions arrivent là où les gens travaillent.
- Revue. Résultats comparés à la référence, puis poursuivre, ajuster ou arrêter. Le réentraînement continu passe à l’étape Évolution.
Questions fréquentes
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive utilise les régularités des données historiques pour estimer des résultats futurs ou la probabilité d’un événement, comme la demande du mois prochain ou le risque qu’un client parte. Le résultat est une prévision ou une note, avec une marge d’incertitude.
Combien coûtent les services-conseils en analyse prédictive ?
Le Sprint pilote IA de six semaines de Remolda coûte 9 800 $ CA + TVH pour un modèle en production, y compris la préparation des données, les essais rétrospectifs, le déploiement et la formation. L’utilisation de l’infonuagique et des outils est facturée par le fournisseur.
De combien de données avons-nous besoin ?
Cela dépend de la question. Les prévisions mensuelles de la demande demandent habituellement deux ans d’historique ou plus pour saisir la saisonnalité ; les modèles d’attrition ou de risque demandent assez de cas passés du résultat visé. Nous le vérifions la première semaine et disons clairement si les données sont insuffisantes.
Comment mesurez-vous l’exactitude ?
Nous mettons de côté les périodes récentes, entraînons le modèle sur le reste et comparons les prédictions à ce qui s’est réellement passé. Vous obtenez l’erreur en termes d’affaires, comme des unités par semaine ou la part des clients à risque correctement signalés.
Peut-on utiliser les prédictions pour prendre des décisions concernant des personnes ?
Elles peuvent appuyer des décisions, avec prudence. Au Québec, une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé entraîne des obligations d’information en vertu de l’article 12.1 de la Loi 25 ; nous concevons donc une étape de révision humaine et la documentons.
Qu’est-ce que la maintenance prédictive ?
La maintenance prédictive utilise les relevés de capteurs, les heures de fonctionnement et l’historique des réparations pour estimer quand un équipement risque de tomber en panne, afin de planifier l’entretien avant la panne. Elle exige des données de capteurs ou des journaux fiables provenant de l’équipement.
Combien de temps ça prend ?
Six semaines à partir du lancement. D’après notre expérience, l’extraction et le nettoyage des données occupent environ la moitié de ce temps.
Sources
- Microsoft Learn — Qu’est-ce qu’Azure Machine Learning ?
- LégisQuébec — Loi sur la protection des renseignements personnels dans le secteur privé (P-39.1), art. 12.1
- Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada — Directive sur la prise de décisions automatisée
Faits vérifiés :
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