Il tuo modello predittivo su misura, addestrato sui tuoi dati

Turboself fornisce alle scuole soluzioni di pagamento e di gestione della ristorazione. I suoi clienti ordinavano gli alimenti senza sapere quanti alunni si sarebbero presentati in mensa, e buttavano le eccedenze. Galadrim ha sviluppato l'algoritmo di previsione delle presenze integrato nel suo software. Il modello è addestrato sugli storici di affluenza, sui dati di Météo France, sulle presenze degli insegnanti e sull'analisi dei menu fatta da un modello linguistico. Ogni mensa adatta gli ordini alle presenze attese del giorno, e il modello si riaddestra man mano che arrivano nuovi dati.

Suez fornisce ogni giorno agli enti locali suoi clienti il rendimento della loro rete idrica, un indicatore che richiede di conoscere il consumo di ogni contatore. Una parte dei contatori non è coperta da telelettura o trasmette dati irregolari, e questo indeboliva la precisione dell'indicatore. Galadrim ha sviluppato il motore di stima che colma queste lacune. Un modello XGBoost prevede il consumo dei contatori che hanno uno storico, tenendo conto del meteo e delle correlazioni locali. Un metodo statistico costruisce profili tipo per i parchi poco attrezzati. Infine, simulazioni Monte Carlo consolidano il tutto in un rendimento con il suo intervallo di confidenza.

BNP Paribas e Hello bank propongono ai loro clienti un portafoglio di azioni e fondi monetari costruito a partire da un questionario sulla propensione al rischio. Galadrim mantiene e fa evolvere l'algoritmo che produce queste raccomandazioni: controllo dei dati inseriti, calcolo delle variabili di input, gestione dei casi di errore e ottimizzazione dei tempi di risposta per rispettare le soglie previste. Il consulente ottiene una proposta coerente con il profilo dichiarato dal cliente, e gli strumenti di monitoraggio segnalano una deriva prima che arrivi ai clienti.

I clienti di Logfret, specialista del trasporto internazionale, classificano ogni prodotto esportato nella nomenclatura doganale HS: un codice scelto tra 5.000 voci, da cui dipende la tariffa applicata. Galadrim ha sviluppato il motore di classificazione che assegna questo codice partendo dalla sola descrizione del prodotto, sulla base di tutte le dichiarazioni già gestite. I team ricevono subito una proposta da convalidare, su ogni riga della dichiarazione.

Ordiges sviluppa Lia, il software con cui amministrazioni, enti locali e ospedali preparano le loro gare pubbliche: decine di campi normativi da compilare e una nomenclatura europea da scegliere, quando esistono già procedure molto simili. Galadrim ha costruito i due algoritmi di previsione del software. Il primo trova le procedure simili e propone il contenuto dei campi da riprendere, il secondo suggerisce il codice di nomenclatura corrispondente all'oggetto dell'appalto. I dati di ogni ente acquirente restano separati e i fascicoli riutilizzati vengono anonimizzati prima di essere proposti.