Anticipez les tendances, réduisez les risques, décidez proactivement
Consultant expert en analytique prédictive en Suisse, spécialisé en modélisation statistique, prévision de séries temporelles et planification de la demande. Je construis des modèles prédictifs de niveau production avec Python, R et des frameworks ML modernes — pour prévoir le chiffre d'affaires, réduire le churn et optimiser les prix en toute confiance.
Expertise éprouvée en modélisation statistique : régression, classification, séries temporelles
Maîtrise complète de Python (scikit-learn, statsmodels, Prophet) et R pour des workflows prédictifs bout en bout
Prévisions de séries temporelles améliorant la précision de 15–30% par rapport aux méthodes heuristiques
Modèles de planification de la demande réduisant les coûts de stock tout en maintenant 95%+ de taux de service
Scoring de la valeur vie client (CLV) pour prioriser les stratégies d'acquisition et de rétention à haute valeur
Validation robuste : cross-validation, backtesting et estimation d'intervalles de confiance
Pipelines de réentraînement automatisé assurant la pertinence des prédictions dans le temps
Résultats clairs et interprétables — les parties prenantes comprennent le pourquoi de chaque prédiction
Basé en Suisse avec une expertise approfondie en finance, retail, pharma et industrie
Modèles de prédiction de revenus utilisant patterns historiques, saisonnalité, facteurs externes et indicateurs avancés — pour un budget, recrutement et allocation de ressources proactifs.
Identification des clients à risque de départ via signaux comportementaux, patterns d'engagement et scoring prédictif — avec des recommandations de rétention actionnables par segment.
Prévision de la demande à un niveau granulaire (SKU, région, canal) pour optimiser les stocks, réduire les ruptures et améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement de 20–35%.
Scores de risque prédictifs pour les décisions de crédit, la détection de fraude et la souscription d'assurance — conformes aux cadres réglementaires suisses et européens (FINMA, RGPD).
Modélisation de l'élasticité-prix et de la dynamique concurrentielle pour trouver les stratégies de tarification optimales — testées par A/B testing et inférence causale.
Systèmes automatisés de détection d'anomalies sur transactions financières, métriques opérationnelles ou données capteurs — réduisant le temps de réaction de jours à minutes.