Laboratoire - Co-innovation et création de valeur - Blue Soft
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Co-innovation et création de valeur partagée 

 

Expérimenter, tester, détecter, explorer : un terrain d’aventure et d’expression pour vos équipes et les nôtres !

Le Laboratoire Blue Soft, c’est :

  • Un projet ouvert qui permet à nos experts de travailler en tandem avec vos équipes sur vos sujets Innovation et R&D
  • Un lieu d’échanges transverse entre nos domaines d’expertise Digital, Data et Risk Management pour permettre à votre entreprise d’exprimer sa pleine valeur à l’ère du Digital.
Laboratoire Générer et tester de nouvelles idées par Blue Soft
Design thinking + Développement agile +
• Mise en adéquation de la vision du sponsor, des usages attendus et des opportunités globales via le design thinking
• Méthodes Scrum, Kanban…
Laboratoire Détecter et identifier risques et opportunités par Blue Soft
Sécurité + Cyber Défense + Fast checking +
• Sécurité, Vulnérabilité, Anti-fraude, Identification de patterns de compromission (attaques malveillantes de la part d’un tiers) sur les systèmes de logging et de captation d’évènement réseaux/production informatique/applications
• Fast checking des contenants : audit des composants du système de gestion des données (gestion, risques, vulnérabilité…)
Laboratoire Evaluer et s'évaluer par Blue Soft
Echelle de maturité + Audits + Tests
• Audits de résilience
• Big Maturity Model
Laboratoire Simuler et valider par Blue soft
Proof of concept & value + Faisabilité
• Intérêt gisement de valeur contenus dans telle ou telle catégorie de données

Le principe

Des équipes pluridisciplinaires d’experts métier, des spécialistes, des technologies, et des data scientits à même de s’interfacer efficacement avec les équipes de nos clients sur des missions ciblées, pour travailler sur des sujets novateurs.

Big Data & Sciences

• Adéquation opérationnelle entre les composants techniques, la nature effective des données et les algorithmes supposés permettre les usages envisagés
• Niveau de maturité des composants de projets big data et des préconisations associées
• Prototypage et lancement de projets innovants en Big-Data
• Implémentation du langage R
• Apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé et deep learning
• Large panel d’algorithmes
• natural language processing (Traitement du Langage Naturel)
• Graphes et grands réseaux
• Algorithmes génétiques, swarm, greedy, tabu …
• Systèmes experts, dont  » fuzzy »,
• Pattern matching
• Signaux faibles
• Algorithmes financiers, Time series, Monte-Carlo…

Fraudes et cyber-sécurité

• Rationalisation des requêtes au travers d’algorithmes préparatoires
• Visualisation sophistiquée de graphes
• Recherche d’anomalies statistiques
• Identification de patterns récurrents de fraude, au travers de la mise en œuvre de systèmes flous incluant les règles exprimées par les experts ou au travers de la Découverte de nouvelles règles
• Prédiction automatisée au travers de la découverte heuristique de patterns dans des données comportant des fraudes avérées

Digitalisation des processus

• Mécanique de requêtage puissant et efficace sur de grands volumes de données disparates et parfois incertaines
• Analyse et de synthèse rapide via des techniques « analytics » disponibles en streaming et/ou en push vers les acteurs concernés
• Prédiction de comportement des interlocuteurs de la chaine de valeur