Défis Métier
Les organisations des secteurs assurance, finance et public font face à des défis récurrents : des processus de détection de fraude manuels qui ne passent pas à l’échelle, des décisions basées sur des données incomplètes ou tardives, et des projets pilotes d’IA qui n’atteignent jamais la production faute d’avoir été pensés dès le départ pour la conformité et l’exploitation réelle.
Notre Approche
Nous partons du problème métier, pas de la technologie. Chaque mission suit la même discipline : cadrer le cas d’usage autour d’un résultat métier mesurable, valider la faisabilité sur des données réelles avant de s’engager sur un développement complet, puis passer en production avec un suivi et une gouvernance intégrés dès le départ.
Ce Que Nous Livrons
- Détection de fraude et d’anomalies
- Aide à la décision et analyse prédictive
- Ingénierie de la donnée et tableaux de bord
- Développement et intégration de modèles de machine learning
- IA générative et assistants basés sur des LLM
Méthodologie
- Cadrage du cas d’usage et étude de faisabilité
- Audit et préparation des données
- Développement et validation du modèle
- Intégration en production et suivi
- Revue continue de la performance du modèle
Pourquoi Hydatis
- Une IA orientée métier, pas de l’expérimentation pour elle-même
- Une expérience éprouvée en assurance et secteur public
- De bout en bout : données, modèles, intégration, suivi
- Conformité et protection des données
- Une livraison locale et compétitive
Technologies
Nos travaux d’IA et d’ingénierie de la donnée s’appuient sur des outils modernes de data science et de machine learning, une infrastructure ML cloud, et les plateformes actuelles d’IA générative et de LLM — choisies projet par projet plutôt qu’imposées par une stack figée.
Exemple d’Usage
Exemple illustratif, pas un client nommé. Un assureur devait réduire le temps de revue manuelle des sinistres signalés à risque. Hydatis a développé un modèle de détection de fraude combinant historique des sinistres et signaux comportementaux, intégré au workflow existant, avec un tableau de bord de suivi pour l’équipe risque — réduisant le volume de revue manuelle tout en gardant un décideur humain dans la boucle.
FAQ
Hydatis développe-t-elle des applications d’IA générative ?
Oui, y compris des assistants basés sur des LLM et des cas d’usage d’IA générative appliquée.
Quels cas d’usage IA Hydatis livre-t-elle ?
Détection de fraude, aide à la décision, analyse prédictive et automatisation de processus.
Comment Hydatis garantit-elle la fiabilité des modèles en production ?
Les modèles sont conçus pour être explicables, suivis après déploiement, et revus au regard des exigences métier et de conformité.
Ai-je besoin de données propres avant de démarrer un projet d’IA ?
Non — un audit des données est la première étape de notre méthodologie, et les écarts de qualité sont traités avant le développement du modèle.