Paris, Nantes, le 5 septembre 2019 – Verteego, société experte du Machine Learning et éditrice d’une plate-forme d’Intelligence Artificielle, Verteego Brain, sera présente au Paris Retail Week organisé les 24, 25 et 26 septembre au Pavillon 7.2 de Paris Expo, Porte de Versailles.
Événement majeur en Europe pour l’écosystème du commerce, l’édition 2019 de Paris Retail Week comptera 600 sociétés participantes. 25 000 professionnels s’y retrouveront sur 3 jours autour de 200 conférences, ateliers et 1 000 business meetings.
Présent sur le stand E032 de son partenaire Google, Verteego interviendra à deux reprises :
Le 24 Septembre 2019, 15h00 – 15h45 : « Comment optimiser la production et la vente des produits pharmaceutiques en fonction des ruptures de stocks des concurrents ? », Nikolai Nikolaev, Account Executive – Verteego.
Verteego travaille aujourd’hui avec un industriel pharmaceutique afin d’optimiser ses processus de vente et de réapprovisionnement. Deux cas d’usages ont ainsi été développés répondant aux besoins suivants :
- Comment automatiser l’identification des ruptures de stocks des concurrents ?
- Comment, dès lors, mettre en place des stratégies commerciales proactives dans le but d’augmenter ses parts de marché ?
Le 25 Septembre 2019, 15h00 – 15h45 : « Quel est l’apport du machine learning et quels sont les cas d’application dans lesquels l’IA réduit significativement le taux d’erreur dans les prévisions pour la distribution ? », Rupert Schiessl CEO – Verteego.
Verteego s’est progressivement spécialisée dans la prévision des ventes, notamment dans le retail. Suite à la mise en place de cette solution de prévision des ventes pour un grand distributeur comptant plus de 500 magasins en France, Verteego présente ses feed-backs sur Verteego Brain afin d’augmenter ses bénéfices et de réduire ses stocks. Ce modèle de prévision des ventes a analysé des millions de données historiques tel que les caractéristiques des produits, les descriptions et autres paramètres. Il prévoit les ventes avec une précision nettement supérieure à celle établie manuellement, en augmentant le taux de précision de 10 points en moyenne en comparaison avec les logiciels de statistiques linéaires.
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