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Quelques exemples

 

Optimisation des procédés industriels : Comprendre et contrôler les procédés complexes pilotés par un grand nombre de paramètres. Déterminer les facteurs réellement influents et leurs interactions en exploitant des cas concrets de production.

Réduction des coûts de développement : Tirer profit de l’expérience en service, de l’expertise des équipes, des résultats d’essais sur des produits antérieurs ou similaires afin de réduire les coûts et délais de mise au point et de validation.

Détection des dysfonctionnements : Analyser des banques de données afin d’expliciter les situations ayant conduit à des anomalies ou des fraudes. Extraire des modèles prédictifs permettant de contrôler les déviations futures.

Attitude des consommateurs : Modéliser et anticiper le comportement des clients afin d’optimiser les dépenses publicitaires et marketing grâce au traitement des informations provenant d’observations directes ou d’enquêtes auprès des consommateurs, de statistiques de ventes.

Comportement des visiteurs : Evaluer et interpréter la fréquentation des sites naturels ou culturels, quantifier les impacts économiques en se basant sur les informations provenant d’observateurs (guides, équipes d’accueil et de surveillance), de questionnaires auprès des usagers.

Etudes comportementales : Modéliser et expliquer des processus complexes liés aux appréciations humaines et aux interactions sociales (exemple : l’analyse des concepts de confort et d’esthétique).

Prévision des phénomènes naturels : Exploiter les données issues de relevés dans le but de modéliser et prédire à moindre coût des phénomènes nécessitant habituellement des moyens de calculs importants (par exemple les prévisions météorologiques).

 

 
 

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