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datanalyze Statistique & data science

Service

Consultance et aide à la décision

Votre organisation accumule des données qu’elle n’exploite pas, ou produit des chiffres auxquels personne ne se fie vraiment. J’apporte la dimension statistique qui manque pour que ces données servent effectivement à décider.

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À qui cela s'adresse

Ce service s’adresse aux organisations qui ont des données et des décisions à prendre, mais pas de statisticien pour faire le lien entre les deux.

  • PME disposant de données clients, de ventes ou d'exploitation
  • Directions cherchant à objectiver un choix stratégique
  • Institutions publiques et associations avec des données d'enquête
  • Équipes marketing voulant dépasser les moyennes globales
  • Structures de santé devant piloter leur activité
  • Cabinets ayant besoin d'un avis statistique indépendant
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Le problème que cela résout

Le problème est rarement le manque de données. C’est plutôt qu’elles restent descriptives : on compte, on fait des moyennes, on met en graphique — et on s’arrête là. Les questions qui comptent réellement (qu’est-ce qui explique cet écart, qu’est-ce qui va se passer, sur quoi agir en priorité) demandent un autre outillage.

L’autre écueil est inverse : produire des indicateurs sophistiqués auxquels personne ne fait confiance, parce que personne ne sait comment ils sont calculés ni ce qu’ils supportent comme conclusion.

Mon travail consiste à choisir la méthode juste — souvent plus simple qu’on ne le craint — et à la rendre transparente pour ceux qui devront s’appuyer dessus.

  • Vos rapports décrivent le passé mais n'aident pas à décider
  • Deux services produisent deux chiffres différents pour la même chose
  • Vous soupçonnez une tendance sans pouvoir démontrer qu'elle est réelle
  • Vos décisions reposent sur l'intuition faute d'analyse disponible
  • Un tableau de bord existe mais personne ne l'ouvre
  • Vous devez justifier un investissement avec des données
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Ce qui vous est livré

Les livrables sont pensés pour être utilisés par vos équipes après mon départ, pas pour créer une dépendance.

  • Une analyse écrite répondant à vos questions, sans jargon
  • Les indicateurs pertinents et leur mode de calcul documenté
  • Des modèles prédictifs ou de scoring quand ils se justifient
  • Une segmentation de vos clients, sites ou dossiers
  • Un tableau de bord R Shiny alimenté par vos données
  • Une présentation des résultats à vos équipes ou à votre direction
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Comment cela se passe

  1. Compréhension

    Je commence par votre métier et vos décisions, pas par vos données. Sans quoi l'analyse répond à la mauvaise question.

  2. État des lieux

    Examen de ce que vous avez déjà : sources, qualité, exploitabilité. Le diagnostic est souvent instructif en soi.

  3. Analyse

    Travail par itérations, avec des points d'étape. Vous voyez les résultats se construire plutôt que de découvrir un rapport final.

  4. Transmission

    Restitution, documentation et, si vous le souhaitez, formation de vos équipes à la maintenance.

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Exemples concrets

Types de questions traitées, à titre d’illustration.

Segmenter une clientèle

Regrouper les clients selon leur comportement réel plutôt que selon des catégories décidées a priori, et en tirer des profils actionnables.

Comprendre le chiffre d'affaires

Quels facteurs y sont réellement liés, et lesquels ne sont qu'une corrélation trompeuse ? Modélisation et hiérarchisation des effets.

Anticiper un risque

Estimer la probabilité qu'un site, un contrat ou un client bascule, pour concentrer l'effort là où il pèse.

Comparer des entités

Un site fait-il vraiment mieux qu'un autre, ou l'écart s'explique-t-il par sa taille et son contexte ? Comparaison à structure comparable.

Exploiter une enquête de satisfaction

Au-delà du score global : ce qui pèse réellement sur la satisfaction et ce qui n'est que bruit.

Automatiser un reporting

Un rapport mensuel reconstruit à la main devient un document qui se régénère en une commande.

Questions fréquentes

Nos données sont en désordre, dans plusieurs fichiers. Est-ce bloquant ?
Non, c’est la situation normale. La mise en forme, la fusion des sources et le traitement des incohérences font partie intégrante de la mission. Il vaut mieux me donner accès aux données telles qu’elles sont plutôt qu’à une version « nettoyée » dont les choix de nettoyage m’échappent.
Faut-il de l'intelligence artificielle pour ce genre de projet ?
Rarement, et c’est une bonne nouvelle. Sur des données d’entreprise de taille courante, un modèle statistique classique donne des résultats aussi bons, s’explique en une phrase et se maintient sans infrastructure particulière. Je propose une méthode complexe uniquement quand elle apporte quelque chose que les méthodes simples n’apportent pas.
Que se passe-t-il après la mission ?
Vous avez tout : le code, la documentation et les explications. Vos équipes peuvent faire tourner et faire évoluer les analyses sans moi. Si vous préférez un suivi récurrent, cela se convient au cadrage — mais ce doit être un choix, pas une dépendance subie.
Intervenez-vous sur place ?
Oui. Je suis basé en Belgique, le présentiel y est donc immédiat, et il reste possible dans les pays voisins selon le projet. Les phases de cadrage et de restitution y gagnent beaucoup ; le travail d’analyse lui-même se fait à distance, ce qui rend l’éloignement sans conséquence sur le reste.
Peut-on commencer petit ?
C’est même ce que je recommande. Une première analyse ciblée sur une question précise vous montre ce que vos données permettent réellement, et vous évite d’engager un grand projet sur une intuition.

Les autres services

Un jeu de données à analyser, une méthode à valider ?

Décrivez votre besoin en quelques lignes, ou réservez un premier échange sans engagement. Je vous dis franchement si je suis la bonne personne.