Dans un monde où l’analyse des données est cruciale pour le succès marketing, NGE innove avec un bot intelligent d’évaluation de satisfaction sur LinkedIn. Cette solution analyse les commentaires post-publication à l’aide d’un traitement de langage naturel, permettant d’attribuer une note de satisfaction de 1 à 5 à chaque contenu, et offrant ainsi un retour précis sur sa pertinence.

En parallèle, une analyse approfondie des données statistiques a été réalisée pour améliorer les habitudes de publication. Cette démarche consiste à étudier les performances des publications passées, en identifiant les thématiques les plus engageantes, les formats préférés par l’audience, et les périodes les plus propices à la diffusion de contenu.

Cette double approche, combinant interactivité et analyse des données, permet d’optimiser les futures publications et de personnaliser la stratégie de contenu en fonction des préférences de l’audience.

Dans le cadre de son évolution technologique, Aleda a fait appel à mon expertise en tant qu’indépendant pour moderniser et optimiser la gestion des données au service des buralistes. Mon intervention a débuté par un audit complet de leurs bases de données existantes, permettant d’identifier les axes d’amélioration et de poser les bases d’une migration réussie vers une infrastructure cloud moderne sur Azure.

J’ai orchestré le passage des serveurs on-premises à un data warehouse sur le cloud, en concevant et déployant des pipelines d’intégration automatisés, assurant une actualisation quotidienne des données. Ces pipelines permettent désormais aux buralistes de bénéficier dune visibilité accrue sur leurs stocks, leurs ventes, et les tendances de consommation, à travers des tableaux de bord personnalisés.

Pour aller plus loin, j’ai développé des fonctionnalités avancées, comme des analyses prédictives des ventes jusqu’à J+3 et une gestion optimisée des stocks basée sur des modèles d’intelligence artificielle. Ces outils fournissent des insights stratégiques et opérationnels qui facilitent la prise de décision et renforcent l’efficacité commerciale des buralistes.

Mon intervention a permis de doter Aleda d’une infrastructure cloud robuste et scalable, tout en offrant à ses utilisateurs des solutions innovantes et adaptées à leurs besoins spécifiques.

ACB&co révolutionne l’apprentissage des langues avec son bot IA innovant. Ce POC (Proof of Concept) combine intelligence artificielle et pédagogie pour offrir une expérience d’apprentissage personnalisée, culminant avec un test TOEIC automatisé.

Notre solution s’appuie sur des algorithmes de traitement du langage naturel de pointe pour adapter le parcours d’apprentissage en temps réel. Le livret pédagogique interactif évolue selon les progrès de l’apprenant, identifiant automatiquement les points faibles et proposant des exercices ciblés.

En phase bêta, les premiers résultats sont prometteurs : amélioration moyenne de 120 points au TOEIC après 3 mois d’utilisation, taux de satisfaction utilisateur de 92%, et réduction significative du temps de préparation.

Le développement de Chichasmoke93.fr et Lazizeparis.fr illustre l’expertise de NGE dans la création de plateformes e-commerce performantes. Ces projets démontrent notre capacité à gérer des implementations complexes de bout en bout, de la conception technique au déploiement marketing.

Notre approche intégrée comprend une architecture robuste de base de données, des processus automatisés de gestion des stocks, et une stratégie marketing multicanal. Les sites bénéficient d’une optimisation SEO poussée, d’une intégration seamless des paiements, et d’une expérience utilisateur fluide sur tous les devices.

Les résultats parlent d’eux-mêmes : taux de conversion supérieur à 4,2%, panier moyen en hausse de 35%, et une fidélisation client exceptionnelle.

NGE dévoile son programme de formation avancée en ingénierie des données, centré sur la création de pipelines Big Data robustes et évolutifs. Cette formation couvre l’ensemble de l’écosystème moderne du traitement de données, de Kafka à HDFS, en passant par Airflow et Apache Pig.

Les participants apprennent à concevoir et déployer des architectures de traitement de données complexes, avec un focus particulier sur les cas d’usage réels. La formation inclut des workshops pratiques, des projets concrets, et des sessions de mentorat personnalisées.

Notre approche pédagogique unique combine théorie et pratique, permettant aux apprenants de maîtriser rapidement ces technologies essentielles.

Dans le cadre d’une formation de 28 heures dédiée à l’utilisation de l’intelligence artificielle appliquée au son, des étudiants de Master ont exploré la transformation et l’analyse approfondie des données sonores. Le cours a couvert les bases de la manipulation des fichiers audio sous différents formats (.wav, .mp3, etc.) et leur analyse en Python, en vue de projets pratiques innovants.

Durant 18 heures consacrées aux travaux dirigés, les étudiants ont travaillé sur un projet de multiclassification sonore axé sur les caractéristiques respiratoires, telles que la toux et les crépitements, pour identifier des profils de santé spécifiques. L’objectif était de classifier les patients selon :

- Leur statut vis-à-vis du COVID-19 (symptomatique ou asymptomatique).

- La présence de maladies pulmonaires ou cardiovasculaires.

- Des variables additionnelles comme le genre, l’âge, le type de maladies, le statut vaccinal, et le type de vaccin reçu.

- En utilisant des algorithmes de deep learning, les étudiants ont développé des modèles capables d’analyser les caractéristiques acoustiques subtiles des enregistrements audio respiratoires.

Les résultats obtenus ont démontré une précision prometteuse de 89 % dans la classification, offrant des perspectives intéressantes pour des applications médicales.

Cette formation a permis aux étudiants de comprendre et de mettre en pratique des techniques avancées d’IA, tout en ouvrant la voie à de futures contributions dans le domaine de la santé numérique.