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L’étape machine learning répond au besoin d’utilisation de la data pour prédire certains phénomènes (déclenchement d’une garantie d’assurance, estimation d’engagement, estimation d’un risque, estimation des sorties d’un modèle) à partir de bases de données d’observations, en prenant en compte notre connaissance du contexte métier et la nature des données. Les facteurs expliquant le phénomène et intégrés au modèle de prédiction doivent être interprétables. On parle d’apprentissage supervisé.
De même l’apprentissage semi-supervisé ou non supervisé sont des méthodes de plus en plus utilisées dans les projets de science des données.

Notre démarche intègre la totalité du cycle de vie du modèle, d’une part la phase de développement mais aussi la validation et le suivi (monitoring) de la performance du modèle. La production d’indicateurs de performance des modèles et la mise en place de procédures de mise à jour, d’ajustement, voire de refonte des modèles sont d’une nécessité absolue pour sécuriser l’usage des modèles et garantir leur valeur ajoutée dans le temps.

L’expertise automatisation / robotisation consiste à automatiser des tâches de contrôle, de reporting ou des manipulations de données.
Le MLOps permet aux modèles statistiques et de machine learning, ainsi qu’à tous les types d’utilisations des données (reporting, dashboarding…) de générer rapidement de la valeur métier. Les modèles doivent être déployés et surveillés en continu ; le processus MLOps permet, entre autres :

• Industrialisation et automatisation du déploiement
• Mise en production rapide
• Capacité à réutiliser des modèles
• Surveillance et actualisation continuelles des modèles au fil de la dérive des données (« data drift ») avec dispositif de remontées d’alertes.

La maîtrise de plateformes permet de réaliser les développements et de passer à l’industrialisation de manière fluide. Ainsi les data scientists et les développeurs peuvent travailler ensemble avec une fluidité permettant de passer les modèles et analyses en production avec plus de facilité et de rapidité.

Nos consultants disposent également de l’expertise métier nécessaire à la bonne valorisation des projets data.

La gouvernance des données établit les lois sur les données d’une organisation et la façon dont elles sont appliquées pour encadrer la collecte et l’utilisation des données. Cette gouvernance est nécessaire pour garantir le respect des réglementations (GDPR par exemple), des bonnes pratiques de gestion des risques (cybersécurité), d’efficacité (intégrité des données) et de qualité de service (qualité des données).

Depuis 15 ans, nos consultants accompagnent les clients banque, assurance, asset managers, mutuelles sur des sujets liés à l’usage des données (gestion des risques, actuariat,…). La maîtrise des métiers de nos clients est un atout pour accompagner nos clients sur la conception et le déploiement des systèmes de données.

L’intégration de données d’entreprise consiste à déplacer et consolider les différentes données d’une entreprise en un seul endroit accessible pour les différents usages. C’est une étape clé qui permettra à l’ensemble de l’entreprise d’accéder et d’utiliser les données stockées facilement et rapidement.

Depuis 15 ans, nos consultants accompagnent les clients banque, assurance, asset managers, mutuelles sur des sujets liés à l’usage des données (gestion des risques, actuariat,…). La maîtrise des métiers de nos clients est un atout pour accompagner nos clients sur la conception et le déploiement des systèmes de données.

La gestion des données est l’ensemble des méthodes, outils et processus permettant de fournir une vue cohérente des données dispersées pour les mettre en qualité et les rendre utilisables. Cela inclut le lineage de la donnée, les dictionnaires de données, la mise en qualité. Cela inclut aussi l’anonymisation des données lorsque celles-ci revêtent un caractère confidentiel.

Depuis 15 ans, nos consultants accompagnent les clients banque, assurance, asset managers, mutuelles sur des sujets liés à l’usage des données (gestion des risques, actuariat,…). La maîtrise des métiers de nos clients est un atout pour accompagner nos clients sur l’identification, la gestion et la mise en qualité de leurs données clés.

Il s’agit d’assurer la protection des données à tous les stades de leur cycle de vie. Cette protection concerne non seulement les mesures contre les menaces externes (hackers, vol, …), mais contre les menaces internes (corruption des données, destruction, …).
La mise en conformité des systèmes de données est aussi un enjeu pour sécuriser l’entreprise dans l’usage des données pour la conduite de son activité.

Depuis 15 ans, nos consultants accompagnent les clients banque, assurance, asset managers, mutuelles sur des sujets liés à l’usage des données (gestion des risques, actuariat,…). La maîtrise des métiers de nos clients, et des données qu’ils ont l’habitude de manipuler, est un atout pour accompagner nos clients sur la sécurisation de leurs données.

Notre expertise en data visualisation nous permet d’accompagner nos clients sur une meilleure exploitation de leurs données pour plus d’efficacité opérationnelle ou un meilleur pilotage stratégique ou business. Nous utilisons pour ce faire des outils de datavisualisation (Qlik, Power BI, Tableau, Spotfire, SAS Visual Analytics, Dash) et de Data Exploration (Dataiku, Alteryx, SQL, Python, R, SAS).

Les outils de datavisualisation sont toujours développés dans une optique d’application métier. A destination des clients, des équipes métiers, du management, des organes de contrôle ou des régulateurs, ces outils ont vocation à améliorer ou accélérer la prise de décision et à sécuriser la conduite de l’activité par l’usage de différents livrables :

• Développement d’indicateurs
• Monitoring
• Dashboard
• Reporting

Les statistiques descriptives, la visualisation des données, les traitements des données manquantes ou aberrantes, la mise au format, la préparation des “Reference Data Sets” sont les principales étapes préparatoires au traitement de la donnée pour un usage métier. Cette expertise va de pair avec la maîtrise d’outils professionnels de data visualisation (Qlik Sense, Power BI, Tableau, Spotfire, SAS Visual Analytics, Dash) et de préparation et manipulation de données (Dataiku, Talend, Alteryx).

Chez Nexialog, nous mettons l’accent sur la préparation des données en formant tous nos consultants data aux outils de préparation de données et de data visualisation.

Lorsqu’ils arrivent en clientèle, nos consultants disposent des certifications à l’outil Dataiku qui, en plus de proposer un outil de préparation des données puissant, est une véritable plate-forme de développement et déploiement des solutions data.

La pandémie de COVID19 a contraint de reporter deux fois la finalisation de la norme Bâle III ; d’abord prévue pour une entrée en vigueur le 1er janvier 2023 elle est repoussée en 2025 avec une phase de transition allant jusqu’en 2030. Ce report est une opportunité pour les banques pour se mettre à jour vis-à-vis de la règlementation baloise.

Notre Business Unit Direction Financière dispose notamment d’une expertise dans la réglementation des normes bâloises et aide nos clients lors de son implémentation, autant dans les processus métiers que dans les systèmes.

Nexialog Consulting peut apporter une réelle valeur ajoutée grâce à son expertise dans les programmes de convergence des filières finance, risque et liquidité en déployant un système granulaire intégré unique.

En effet, la capacité d’avoir une gestion intégrée des données entre moteurs risques, GL et reporting devient un facteur clé de succès et un avantage concurrentiel lors du déploiement des évolutions réglementaires / prudentielles dans les SI.