Cybion est une entreprise qui édite une plateforme de collecte de données qui s’adapte aux fonctions et aux métiers (marketing, RH, retail…) pour créer des outils d’aide à la décision, grâce au machine learning. Le site de l'entreprise présente ses solutions d'optimisation des stocks, d'optimisation de trésorerie, de prévision des ventes, de stratégie prix, de stratégie de promotion ainsi que des études de cas concrètes. Ses secteurs d'activité de prédilections sont le retail, l'industrie et les services. Verteego propose un environnement permettant de développer des applications prédictives de machine learning, mais aussi des applications pré-développées qui permettent de réduire les cycles de développement de certaines applications sur lesquelles l'entreprise possède une expérience significatives. Monoprix, Systeme U ou encore Casino font partie de ses références clientes historiques.
Depuis sa création en 2007, l'entreprise Cybion est spécialisée dans l'exploitation des données afin d'aider les entreprises à optimiser les flux, les ventes ou encore la stratégie de prix. Elle prend ensuite le virage du Big Data pour enfin, se spécialiser dans le machine learning à partir de 2017. L'arrivée de Rupert Richard en février 2008 marque un tournant dans la vie de l'entreprise.
La société a été créée en 2008 par Jérémy Arrivisti (également fondateur de la plate-forme immobilière Welldom) et Rupert Richard en 2008, qui rejoint la société en tant que vice président marketing et opérations.
La première version du site est lancée à la création de l'entreprise en 2008, puis refondue en 2014 et enfin en 2020.
Solutions de prévisions des ventes s'appuyant sur le machine learning. En prévoyant les ventes de manière plus précise, la société annoncé qu'il est possibe d'optimiser la disponibilité des produits en magasin et de mieux gérer le besoin en réapprovisionnement
Ce service apprend à partir d'un historique de données internes et externes et produit des prévisions qui sont ensuite constamment comparées avec l’évolution réelle des données pour, in fine, être cpable de détecter les moments pendant lesquels les valeurs réelles s’écartent de manière trop importante des prévisions pour en déduire une potentiel une rupture de stock.
Ce service permet de déterminer l'assortiment optimal théorique pour chacun les points de vente physiques ou en ligne d'une entreprise. Il simule différents scénarios d’assortiment en tenant compte de des contraintes opérationnelles pour atteindre les objectifs commerciaux de l'entreprise cliente.
Ce service s'appuie sur l'intelligence artificielle pour offrir des outils pour prévoir le trafic sur les points de vente en analysant avec des algorithmes de machine learning les nombreux facteurs déterminant le trafic en point de vente, parmi lesquels la saisonnalité (heures de la journée, jour de la semaine, mois, etc.), les facteurs externes (météo, événements locaux, etc.) et le plan d'actions commercial de l'entreprise (soldes, promotions, Black Friday, etc.) pour in fine, générer des prévisions de trafic en magasin.
Ce service de prévision de stocks grâce au machine learning, vise à identifier les comportements clients en point de vente. En identifiant les produits déclencheurs et leur fréquence d'achat, Verteego est capable de prédire les stocks.
Le site est clair, synthétique et complet dans la mesure où il présente le projet de l'entreprise, ses valeurs éthiques, l'équipe, le détail des technologies utilisées et des études de cas pour différents secteurs d'activité, ainsi qu'un blog avec des articles sur la mise au point des modèles de machine learning.