Les sites e-commerce mid-market disposent d'un historique e-commerce riche : produits, commandes, parcours d'achat, niveaux de stock, campagnes marketing. Mais la plupart de ces informations restent sous-exploitées.
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 risquent de décrocher, lesquels sont prêts à acheter davantage, ni quels produits recommander à chacun.
Pendant ce temps, les géants — Amazon, Zalando, ASOS — utilisent ces mêmes signaux métier avec du deep learning pour personnaliser chaque interaction, anticiper la demande et optimiser les stocks.
La différence entre eux et le mid-market n'est pas l'accès à l'information. C'est la capacité à transformer cette information en décisions opérationnelles.
Comment nous travaillons
Pourquoi « Titane »
Le titane — élément 22 — tire son nom des Titans de la mythologie grecque. C'est le seul métal à cumuler résistance extrême, légèreté record et inertie chimique totale. Chaque propriété du métal se projette sur ce que Titane crée.
Fondateur
Formation : mathématiques appliquées et deep learning.
Théo a conçu des modèles de deep learning sur des centaines de cas d'usage e-commerce et maintient une veille active sur la recherche pour garder les modèles compétitifs.
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 spécialisé en Deep Learning avec un objectif clair : appliquer les architectures les plus avancées — 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.