MedTech • SportTech • Autres domaines — des cas d’usage co-construits.
Ces cas sont des exemples discutés avec des acteurs concernés par notre activité. Ils illustrent notre méthode : cadrage, pipeline data, modélisation, validation stricte, intégration, puis monitoring.
Santé : du terrain à la décision (urgences, PUI, mobilité)
Des problèmes concrets, des contraintes fortes, et une exigence de robustesse et d’intégration.
Urgences : fluidifier le parcours & anticiper la saturation
À partir des flux (triage, arrivées, parcours), estimer la charge et identifier les points de blocage pour réduire l’attente et améliorer la décision opérationnelle.
Ateliers avec les acteurs terrain, définition des KPIs (attente, saturation, réorientation), pipeline de données (SI), modèles de prévision + détection de ruptures, alerting et tableaux de bord — puis boucle de feedback.
- Pipeline data + contrôle qualité
- Modèles de prévision (charge/attente) + calibration
- Dashboard + alerting (seuils pilotables)
- Monitoring (drift/perf) + documentation
PUI : sécuriser le circuit du médicament & optimiser les stocks
Réduire ruptures, surstocks et gaspillage en s’appuyant sur l’historique (dispensation, commandes) et les contraintes terrain (péremption, délais, criticité).
Cadrage avec l’équipe PUI, segmentation produits, prévision de demande (multi-horizon), détection d’anomalies, recommandations explicables, puis intégration dans le workflow.
- Modèle de prévision + intervalles (quantiles)
- Détection d’anomalies (ruptures / dérives)
- Outil d’aide à la décision (PUI) + exports
- Protocole d’itération + transfert
Risque de chute : scoring robuste & suivi longitudinal
À partir de capteurs (IMU / plateforme), produire un score robuste, compréhensible et actionnable par les équipes.
Définition des endpoints, pipeline data, segmentation pas/équilibre, features + deep time series quand utile, validation patient-level, explicabilité, puis monitoring en routine.
- Dataset versionné + scripts reproductibles
- Modèle de scoring + calibration
- Rapport lisible (clinique/terrain) + export
- Pack déploiement + monitoring (drift/perf)
Sport : performance, biomécanique, prévention
Même rigueur : backtesting temporel, modèles stables, feedback terrain, adoption.
Charge & fatigue : optimiser la performance, réduire la blessure
Fusionner entraînement, charge, signaux capteurs et ressentis pour anticiper fatigue / sur-risque et optimiser la progression.
Data model multi-sources, features physiologiques, détection de ruptures, modèles probabilistes + deep sequence, backtesting temporel strict, tableaux décisionnels pour coach/athlète.
- Pipeline multi-sources + contrôle qualité
- Modèles prédictifs + backtesting
- Dashboard décisionnel (coach/athlète)
- Protocole d’itération terrain
Commotion : objectiver le retour au jeu
Après une commotion, décider quand un athlète peut reprendre sans risque. La marche/équilibre instrumentés peuvent révéler des déficits neurologiques subtils malgré une amélioration subjective.
Deux usages : (A) décision terrain / très court terme (24–48h) comme signal objectif de triage en complément des protocoles, (B) suivi longitudinal pour objectiver la récupération (simple + double tâche) vs baseline pré-saison — avec un scoring vert/jaune/rouge pour le staff.
- Protocole standardisé (simple + double tâche) + baseline
- Scoring vert/jaune/rouge + rapport lisible
- Suivi longitudinal + exports (staff/assureur)
- Pack intégration + monitoring (qualité/perf)
Analyse du geste : détecter, segmenter, expliquer
Transformer des signaux de mouvement (IMU, force, etc.) en feedback technique compréhensible, stable, et utile sur le terrain.
Segmentation d’événements, features biomécaniques, modèles hybrides (classiques + séquentiels), explicabilité, génération de synthèses et exports — en gardant des contraintes de latence.
- Pipeline de segmentation + features
- Modèle de détection / classification
- Synthèses (rapports / exports) + recommandations
- Tests, perf, intégration et monitoring
Readiness : signaux faibles, récupération, surmenage
Détecter précocement les signaux faibles (fatigue, surmenage) pour adapter la planification et réduire les ‘fausses alertes’.
Définition du coût d’erreur, modèles de détection de dérive, calibration, backtesting temporel, seuils pilotables et boucle terrain (feedback labels).
- Baselines + modèle final (time series)
- Seuils pilotables + alerting
- Reporting / audit des décisions
- Boucle de feedback (labels / retrain)
Et Vous ? Quel est votre champ d’application ?
Vous disposez de données complexes, hétérogènes ou encore sous-exploitées, et vous vous interrogez sur leur potentiel ? Comme dans les cas d’usage présentés ici, nous adaptons notre approche à votre environnement, vos contraintes et vos objectifs.