POURQUOI NOUS AVONS COMMENCÉ
L'écart que personne ne comblait.
Fondé par un scientifique cognitif et un data scientist — voici comment tout a commencé.
Un nombre surprenant d'entreprises solides et rentables tournent encore sur un logiciel qui n'a quasiment pas changé depuis vingt ans. Une base Access qu'une personne entretient. Des tableurs qui circulent par e-mail. Des PDF assemblés à la main. Ça marche — jusqu'au jour où ça ne marche plus.
Nous croisions ces entreprises et voyions toujours la même chose : la distance entre leur situation et là où un logiciel moderne pouvait les emmener était énorme, et presque entièrement franchissable. Passer d'« un fichier Access sur un seul PC » à « une plateforme cloud qui prévoit la demande du mois prochain » est un chemin concret. Il fallait juste quelqu'un pour le parcourir avec elles.
Alors nous l'avons fait. À nous deux, nous couvrons les deux moitiés du problème — comment pensent et travaillent les gens qui utilisent le logiciel, et comment transformer en quelque chose d'utile les données qui sont derrière. La plupart des équipes ont une moitié. Nous pensons qu'il faut les deux.
LES FONDATEURS
Deux personnes, deux disciplines.
Iheb Marouani
Co-fondateur · Scientifique cognitif
Basé en Allemagne, Iheb a débuté en génie électrique à la TU Kaiserslautern avant de se réorienter vers les sciences cognitives à l'université d'Osnabrück. Il travaille dans l'IA et le machine learning et a fondé Morefficiency LLC. C'est ce mélange — la rigueur de l'ingénieur et un regard cognitif sur la façon dont les gens travaillent réellement — qui façonne la conception du logiciel PredOpt.
Ahmed Ben Hadj Yahia
Co-fondateur · Data Scientist
Basé en Suisse, Ahmed est titulaire d'un master en data science de l'EPFL. Il cumule des années d'expérience en IA et en machine learning, est à l'aise avec les données et a géré de nombreux projets. Chez PredOpt, il pilote le volet données et modélisation du produit.
POURQUOI LE DUO COMPTE
Un excellent modèle que personne n'utilise ne vaut rien.
On peut bâtir un modèle de prévision statistiquement excellent et le regarder prendre la poussière, parce que l'écran autour a été conçu par un ingénieur qui n'a jamais demandé comment un répartiteur lit un chiffre à 6 h du matin. On peut aussi bâtir un logiciel que les gens adorent mais qui enregistre discrètement ses données sous une forme inexploitable. Les deux arrivent en permanence. Avoir les deux disciplines sous le même toit, c'est notre façon d'éviter que cela vous arrive — c'est tout l'intérêt, pas une ligne sur une présentation.
Envie d'en discuter ?
Si vos opérations méritent un logiciel construit avec un peu plus de soin que d'habitude, nous aimerions en entendre parler.
Nous contacter