Bien plus qu'un éditeur informatique, A-SIS est également doté d'un département innovation dont la vision se veut à la fois ambitieuse et réaliste.

Les enjeux de l'innovation

L’innovation ne réside pas dans la technologie mais dans ses cas d’application : en dehors de l’aspect purement technique, la volonté d’A-SIS est surtout que l’innovation apporte des bénéfices immédiats à ses utilisateurs.
S’appuyer sur des partenariats stratégiques est essentiel. Pour innover, un éditeur doit savoir s’entourer et intégrer des technologies maîtrisées par des tiers.Il doit également savoir éprouver des concepts. La direction de l’innovation d’A-SIS a, pour cela, noué différents partenariats stratégiques, industriels ou institutionnels.

Passer du prototype au produit

L’innovation est un laboratoire d’où émergent des prototypes. Ce sont leurs tests et industrialisation, à travers des cas concrets client, qui permettent de valider leurs intérêts réels et passer du prototype au produit.

Aide à la décision

A-SIS intègre au cœur de ses produits des solutions d'aide à la décision permettant d'adresser un nombre important de problématiques stratégiques, tactiques et opérationnelles. Pour répondre à cette demande, nous nous appuyons sur deux méthodologies complémentaires (l'une concernant les modèles d'optimisation, l'autre les modèles prédictifs) :

  • La Recherche opérationnelle

La recherche opérationnelle est un axe des mathématiques appliquées dont l'objectif est de concevoir des algorithmes efficaces d’aide à la décision afin de traiter des problèmes d’optimisation trop complexes pour être gérés par des méthodes conventionnelles (lancement automatique, outil de planification, calcul dynamique de routage...).
A-SIS est membre actif de la ROADEF (Société française de Recherche Opérationnelle et Aide à la décision).

  • Le machine learning

Le machine learning (ou apprentissage automatisé) est un pan important des data science. Son but est de proposer des modèles prédictifs grâce à des méthodes d'apprentissage qui s'appuient sur les données à disposition pour mieux anticiper les prises de décisions importantes. Dans ce contexte, ces modèles permettent d'aiguiller au mieux les choix qu'actent nos utilisateurs lorsqu'ils concernent des problématiques prédictives (prévision de flux, prévision de panne, ...).
 

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