BearingPoint, cabinet de conseil en business consulting, annonce la prise de participation majoritaire dans l’entreprise HyperCube®.

HyperCube® est un outil unique et exceptionnel d’intelligence artificielle. Déjà reconnu et validé par la communauté scientifique, l’Institut Pasteur le considère «comme le modèle d’analyse de données le plus performant au monde »*. Le MIT aux USA l’a récompensé en 2010 par un « award » pour son caractère innovant. Le cabinet d’analystes IDC met en avant sa facilité d’usage pour un utilisateur final**.

Les entreprises font face à un nombre de données disponibles en croissance exponentielle. Elles doivent analyser des phénomènes de plus en plus complexes et dans des délais de plus en plus courts. Cet outil en révèle les causes et permet aux entreprises d’en déduire des plans d’action adaptés, précis et chiffrés.

Grâce aux règles d’utilisation simples d’HyperCube® et à la connaissance sectorielle et fonctionnelle de ses consultants, BearingPoint concevra et mettra en place des solutions répondant directement aux problématiques de ses clients.

Eric Falque, associé BearingPoint souligne : « Dans un environnement saturé de données, HyperCube® contribue à l’efficacité de nos missions grâce à l’analyse fine des données existantes. C’est notamment ses fonctionnalités prédictives qui rendent cet outil d’analyse particulièrement puissant. L‘achat d’HyperCube® ouvre ainsi à BearingPoint d’importantes opportunités de développement chez ses clients.»

Augustin Huret, nouvel associé BearingPoint et fondateur d’HyperCube® ajoute : «Rejoindre BearingPoint nous permet d’associer l’intelligence artificielle d’HyperCube® à l’intelligence business des consultants. Grâce à BearingPoint, nous allons poursuivre nos efforts de R&D pour assister les plus grandes entreprises et organisations publiques et toujours garder une longueur d’avance ».

Des exemples concrets d’application d’HyperCube® pour les clients de BearingPoint :

  • En marketing : Quelles sont les caractéristiques de consommateurs susceptibles de partir à la concurrence ? Comment optimiser géographiquement les ouvertures de magasins ?
  • En gestion des risques : Quels sont les profils de clients qui ont le plus de risques à être en défaut de paiement ? Comment anticiper les fraudes à la carte bleue ?
  • En optimisation de la chaine de production : A quel rythme de production a-t-on le moins de défaillances ? Quelles sont les raisons de ruptures dans la chaine d’approvisionnement ?
  • En santé : Pour un nouveau médicament, quels sont les profils de patients à risques ? Quels gènes favorisent l’apparition de l’asthme ? Comment assurer un diagnostic précoce et fiable de la maladie d’Alzheimer ?

*Citation originale de l’Institut Pasteur : “We describe here a new data mining algorithm that can identify the combinations of variables that give the optimal prediction of the outcome of interest. We demonstrate that the model identified by HyperCube® has better predictive value than any other model tested. HyperCube®was able to identify the best cut-off value and range for continuous variables. It classified the population into high and low risk groups and made the results easier to interpret in terms of biology than the probability estimates generated by most statistical methods.” In An Exhaustive, Non-Euclidean, Non- Parametric Data Mining Tool for Unraveling the Complexity of Biological Systems – Novel Insights into Malaria

Pour plus d’information :
http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0024085

**Citation complète d’IDC :"HyperCube® has the ability to help organizations identify causal links between different factors as represented in a dataset, and present these links as business rules in a simple format to an end user," said Alys Woodward, Program Manager, European Business Analytics, IDC. "The fact that it outpaces traditional statistics by firstly requiring no hypothesis and secondly working on a full dataset rather than a sample, is very powerful. It constitutes an excellent reusable asset for BearingPoint's consulting practice."

Pour plus d’information : <http://twitter.com/alyswoodward> ou rapports-analystes

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