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Architecture de recommandation produit de rupture, combinant plusieurs modèles de deep learning pour capturer les relations complexes entre clients, produits et comportements. À grande échelle.
Modèle de pointe de prévision de la demande par produit, pour améliorer la gestion de l'approvisionnement et des stocks. Horizon de prédiction au choix.
Segmentation client de nouvelle génération, alimentée par des réseaux de neurones sur graphes. Identifie 30x plus de micro-segments que les algorithmes de segmentation traditionnels.
Adaptation de l'expérience utilisateur en temps réel, utilisant des architectures de deep learning avec inférence ultra-rapide.
Détection des tendances marché en temps réel, combinant réseaux sociaux, moteurs de recherche, analyse visuelle et veille concurrentielle.