Il tuo modello predittivo su misura, addestrato sui tuoi dati

Turboself equipaggia gli istituti scolastici con soluzioni di pagamento e di gestione della ristorazione. I suoi clienti ordinavano i loro alimenti senza sapere quanti studenti si sarebbero presentati al servizio, e gettavano il surplus. Galadrim ha sviluppato l'algoritmo di previsione dell'affluenza integrato nel suo software, addestrato sulla cronologia delle frequentazioni, i dati Météo France, le presenze degli insegnanti e l'analisi dei menu tramite un Large Language Model. Ogni mensa adegua i suoi ordini sulla frequentazione attesa del giorno, e il modello si riaddestra man mano che i dati arrivano.

Suez restituisce ogni giorno alle sue comunità clienti il rendimento della loro rete idrica, un indicatore che presuppone la conoscenza del consumo di ogni contatore. Una parte del parco rimane fuori dalla telelettura o restituisce dati irregolari, il che indeboliva la precisione dell'indicatore. Galadrim ha sviluppato il motore di stima che colma queste lacune: un modello XGBoost predice il consumo dei contatori con una cronologia integrando il meteo e le correlazioni locali, un metodo statistico costruisce profili tipo per i parchi poco equipaggiati, e simulazioni di Monte Carlo consolidano l'insieme in un rendimento corredato dal suo intervallo di confidenza.

BNP Paribas e Hello bank propongono ai loro clienti un portafoglio di azioni e fondi monetari costruito a partire da un questionario di propensione al rischio. Galadrim mantiene e fa evolvere l'algoritmo che produce queste raccomandazioni: controllo dei dati inseriti, calcolo delle variabili di input, gestione dei casi di errore e ottimizzazione dei tempi di risposta per rispettare le soglie attese. Un consulente ottiene una proposta coerente con il profilo dichiarato dal suo cliente, e gli strumenti di monitoraggio segnalano una deriva prima che raggiunga la clientela.

I clienti di Logfret, specialisti del trasporto internazionale, classificano ogni prodotto esportato nella nomenclatura doganale HS, un codice scelto tra 5 000 referenze da cui dipende la tariffa applicata. Galadrim ha sviluppato il motore di classificazione che attribuisce questo codice a partire dalla sola designazione del prodotto, basandosi sull'insieme delle dichiarazioni già elaborate. I team ottengono una proposta immediata che convalidano, su ogni riga di dichiarazione.

Ordiges pubblica Lia, il software con cui amministrazioni, enti locali e ospedali preparano i loro appalti pubblici: decine di campi regolamentari da compilare e una nomenclatura europea da scegliere, mentre consultazioni molto simili esistono già. Galadrim ha costruito i due algoritmi di previsione del software: il primo trova le consultazioni vicine e propone il contenuto dei campi da riprendere, il secondo suggerisce il codice di nomenclatura corrispondente all'oggetto dell'appalto. I dati di ogni acquirente rimangono isolati e i dossier riutilizzati sono anonimizzati prima di essere proposti.