Nos réseaux de neurones apprennent en autonomie votre catalogue, vos clients, vos cycles de vente. Ils agrègent et transmettent l'information à Titane, qui transforme ces insights en actions réelles.
Explorer l'architecture→Observez la propagation des signaux en temps réel à travers nos architectures de deep learning. Chaque noeud représente une unité de calcul traitant les données comportementales clients, avec des connexions montrant le flux de gradient pendant l'entraînement.
Cinq modèles de deep learning propriétaires. Des trillions de calculs sur GPU.
Recommandations personnalisées par client
TITAN-REC analyse 47 signaux par client — historique d'achat, comportement de navigation, produits complémentaires, tendances du marché, météo, saisonnalité — pour générer des recommandations individuelles sur l'ensemble de votre catalogue. Les bons produits, pour la bonne personne, au bon moment.
Voir le modèle →Recommandations produits complémentaires
TITAN-LINK recommande, pour chaque produit, les compléments les plus pertinents dans l'usage — même ceux qui ne ressortent pas avec les seuls achats en commun. Le modèle oriente ces recommandations selon vos priorités : marge, tendances, saisonnalité ou catégories à pousser.
Voir le modèle →Détection du churn et actions personnalisées
TITAN-CORE détecte, pour chaque client, s'il est Actif, En espacement, En décrochage ou Inactif. Le modèle analyse plus de 20 signaux pour adapter les actions à sa situation réelle : fidéliser, réengager, retenir ou relancer.
Voir le modèle →Prédiction des ventes et gestion des stocks
TITAN-HORIZON croise 28 signaux par produit — historique de ventes, niveaux de stock, délais fournisseurs, météo, jours fériés, budget publicitaire, événements e-commerce, tendances marché — pour générer un calendrier d'approvisionnement complet, semaine par semaine, SKU par SKU.
Voir le modèle →Détection des produits en tendance
TITAN-TREND surveille en continu les signaux de marché — TikTok, Instagram, Pinterest, Reddit, Google, sorties concurrents — et les fusionne pour détecter les produits qui gagnent en dynamique. Les SKU exacts, les coloris précis, deux à six semaines avant que cela n'apparaisse dans vos ventes.
Voir le modèle →Scoring et activation des nouveaux inscrits
TITAN-FIRST score le potentiel de chaque nouvel inscrit dès J0, à partir de signaux de navigation, d'acquisition et de contexte, pour déclencher des parcours de bienvenue différenciés qui accélèrent le premier achat.
Anticipation de la trajectoire et des besoins client
TITAN-ARC apprend le rythme propre à chaque client — l'enchaînement de ses achats, de ses navigations et de ses besoins dans le temps — pour anticiper son prochain besoin : un consommable à renouveler, une étape de projet à compléter. Cette lecture du temps long alimente l'ensemble des modèles TITAN.