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
Fondateur
Sa passion depuis toujours : les mathématiques appliquées.
Théo, c'est des centaines de modèles de Deep Learning créés, des centaines de milliers de parcours e-commerce modélisés, 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 — 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.