Les sites e-commerce mid-market sont assis sur des montagnes de données — clients, produits, commandes, comportements — mais ils n'en exploitent qu'une fraction.
Les outils existants leur donnent des tableaux de bord, des graphiques, des statistiques. Pas des décisions. Pas des actions.
Le responsable e-commerce sait qu'il a 200 000 clients. Mais il ne sait pas lesquels vont partir demain, lesquels sont prêts à acheter plus, ni quels produits leur recommander.
Pendant ce temps, les géants — Amazon, Zalando, ASOS — utilisent ces mêmes données avec du deep learning pour personnaliser chaque interaction, prédire chaque tendance, optimiser chaque stock.
La différence entre eux et le mid-market n'est pas la donnée. C'est la technologie appliquée à la donnée.
Comment nous travaillons
Fondateur
Sa passion depuis toujours : les mathématiques appliquées.
Théo, c'est des centaines de modèles de Deep Learning créés, des téraoctets de données e-commerce traités, et 15 papiers de recherche lus par semaine pour maintenir les modèles Titane à la pointe de la technologie.
Avant Titane, Théo a fondé et revendu une marque à impact, couverte par L'Équipe, Le Figaro, Le Parisien, RMC ou encore M6.
Il s'est ensuite plongé dans le Deep Learning avec une obsession : appliquer les architectures les plus avancées, utilisées par les géants du secteur de l'intelligence artificielle — transformers, réseaux de neurones sur graphes, modèles de prévision temporelle — à la croissance des sites e-commerce.
Chez Titane, chaque modèle est conçu, entraîné, déployé et suivi personnellement par Théo — de l'architecture au résultat.