Données, Modèles et Raisonnement pour des Décisions à Fort Enjeu
amsafis est un cabinet de conseil spécialisé, dédié à transformer des données complexes en prédictions fiables, en logique interprétable et en connaissances opérationnelles.
L’entreprise est petite par conception : le travail est réalisé directement par un expert senior disposant de plus de trois décennies d’expérience professionnelle en modélisation, statistique, analytique opérationnelle et systèmes intelligents.
Cela garantit rigueur, responsabilité personnelle et solutions compréhensibles, validables et dignes de confiance.
Trois piliers complémentaires
Le soutien décisionnel moderne nécessite plus d’une technique.
Chez amsafis, tous les projets combinent un ou plusieurs de ces piliers, selon le problème.
1. Machine Learning — Modélisation Prédictive et Découverte de Motifs
Le Machine Learning constitue l’ossature mathématique pour la prédiction, l’évaluation du risque, la détection d’anomalies et la découverte de motifs non linéaires.
Il est particulièrement efficace lorsque les données du monde réel comportent du bruit, de l’interaction, de l’hétérogénéité ou des tailles d’échantillon limitées.
Exemples de techniques:
- modèles non linéaires et additifs
- modélisation multiniveau et hiérarchique
- analyse fonctionnelle des données
- règles d’association
- modèles fondés sur des équations différentielles
- optimisation par réseaux neuronaux pour des structures non linéaires
Le ML est utilisé à la fois pour la prédiction directe et comme source d’évidence quantitative qui alimente ensuite les Systèmes Experts ou le raisonnement basé sur des règles.
2. Systèmes Experts — Règles Transparentes et Logique Explicable
Les Systèmes Experts convertissent le savoir clinique, industriel ou organisationnel en règles explicites pouvant être auditées, tracées et vérifiées.
Cette approche offre clarté et explicabilité complète, essentielles dans des environnements réglementés tels que la santé, la qualité industrielle ou la sécurité opérationnelle.
Ces systèmes soutiennent :
- parcours diagnostiques ou décisionnels
- règles d’alerte et protocoles de sécurité
- logique de qualité et de conformité
- raisonnement hybride combinant règles + prédiction basée sur les données
Un exemple est le sandbox des maladies rares, qui utilise des règles de connaissance pour identifier des diagnostics possibles en mode interactif. Explorer la démonstration interactive.
Le même moteur de connaissance peut être utilisé à la fois de manière humaine et intégré dans des processus automatisés permettant de réutiliser la connaissance comme service exécutable au sein d’architectures de décision ou d’assistance computationnelle.
3. RAG-LLM — Compréhension de Documents par Récupération Augmentée
Les modèles de langage de grande taille ne sont fiables que lorsqu’ils sont connectés à des sources vérifiées.
Les systèmes RAG relient les LLMs aux articles scientifiques, guides, documents techniques ou rapports internes, garantissant :
- réponses fondées sur les preuves
- citations et traçabilité
- extraction structurée
- interaction sûre avec du texte non structuré
Cela permet d’interroger des centaines de pages de documentation technique ou clinique en langage naturel, avec références transparentes et comportement contrôlé.
Soutien décisionnel intégré
Nous intégrons le Machine Learning, les Expert Systems et le RAG-LLM pour offrir un soutien à la prise de décision robuste et interprétable dans différents domaines.
Ces composants peuvent être combinés dans des Agents orientés tâches qui coordonnent le raisonnement, la prédiction et la compréhension contextuelle au sein d’un système unique.
Cette approche intégrée permet des solutions flexibles, traçables et adaptées au domaine pour des environnements complexes et à forts enjeux. En savoir plus sur notre approche Agent.
Domaines d’activité
- analyse sanitaire et biomédicale
- qualité et surveillance industrielle
- soutien décisionnel opérationnel et organisationnel
- modélisation du risque
- modélisation non linéaire complexe
- environnements riches en documents nécessitant auditabilité
Notre façon de travailler
Les projets sont menés avec implication technique directe à chaque étape : définition du problème, modélisation, validation, implémentation et intégration.
La priorité reste toujours la même :
précision, interprétabilité et systèmes auxquels les organisations peuvent faire confiance.
Si vous souhaitez explorer un projet
Vous pouvez nous contacter pour discuter de vos besoins, contraintes ou caractéristiques de données.
Le travail peut impliquer du Machine Learning, des Systèmes Experts, du RAG-LLM ou une combinaison des trois, selon le contexte.
Un wiki explicatif structuré décrivant les trois piliers et leur interaction est disponible ici.
Le wiki du consultant.