De la mesure en temps réel à la prévision avec les données Trendeo

Depuis 2009, nous accumulons des données qualifiées sur les entreprises françaises : créations et suppressions d’emplois, levées de fonds (depuis 2014), investissements , changements d’actionnaires.

👉 Accès direct à notre base : https://www.observatoire-investissement.fr/

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Les entreprises sont rattachées dans nos bases à des secteurs économiques et à leur territoire. Ces informations servent à nos clients pour réaliser des analyses sectorielles (orientation de la stratégie marketing) ou territoriales (missions de conseil en stratégie de développement économique) mais aussi pour repérer des entreprises en évolution - positive ou négative (développement commercial).

Avec le temps - presque quinze années de recul - nous constatons une bonne corrélation entre nos données et les données INSEE (évolution trimestrielle de l’emploi salarié privé). Nous avons donc créé un outil qui a la capacité de refléter en temps réel les tendances de l’économie. Il est unique car il allie du quantitatif et du qualitatif, et permet de travailler simultanément à plusieurs échelles, pour un grand nombre d’usages.

Nous travaillons actuellement, grâce à l’IA, à franchir un nouveau pas
en incluant un volet prévision à notre base de données.

1. La première idée testée est de prédire la prochaine opération d’une entreprise, en termes d’emplois : va-t-elle créer des emplois, en supprimer, ou rester stable ? Prédire le sens de la prochaine annonce fait l’objet d’un premier modèle.
2. Un deuxième modèle essaie de prédire le volume (combien d’emplois).
3. Un troisième algorithme calcule enfin le temps avant la prochaine opération.

Les tests montrent que la prédiction du sens fonctionne déjà de façon intéressante.

C’est plus compliqué pour les deux autres modèles mais les informations collectées et calculées peut permettre d’identifier, dans l’ensemble des entreprises d’une région ou d’un secteur, celles qui sont à suivre particulièrement - que l’on soit développeur territorial, fournisseur en B2B, financeur, ...

Ils montrent que dans les facteurs explicatifs d’une prédiction, on retrouve l’historique d’une société, son territoire et son secteur : d’où l’intérêt de données multidimensionnelles.

En 2024, nous allons donc travailler, sur ce projet, dans deux directions : intégrer ces algorithmes dans l’interface de notre base de données, à destination de nos abonnés, pour leur permettre de repérer plus facilement les entreprises à potentiel, et proposer à des clients d’intégrer nos données dans leurs propres modèles de prévision, afin d’en améliorer les résultats.

👉 Dans les deux cas, si ces orientations vous intéressent, n’hésitez pas à nous contacter afin que nous puissions vous présenter de façon plus approfondie nos résultats et nos projets.