Intelligence Artificielle Prédictive

PredictOps
La science au service
de votre expansion

Le premier algorithme de Machine Learning spécifiquement entraîné sur 45 ans de données transactionnelles et sociodémographiques pour modéliser le chiffre d'affaires prévisionnel de vos points de vente, validé par simulation sur l'historique.

±5%
Précision de prévision de CA
Validé par simulation sur l'historique
45 ans
Données historiques
Base de données propriétaire inégalée
SDIS 25
Partenaire opérationnel
Service Départemental d'Incendie et de Secours
FEMTO-ST
Recherche académique
Laboratoire de recherche CNRS
L'histoire

Né pour les urgences. Perfectionné pour le retail.

PredictOps a été initialement développé comme une technologie de sécurité publique. C'est ce qui garantit sa robustesse.

01
La Genèse : SDIS 25

Face au défi d'optimiser les ressources lors de crises de plus en plus imprévisibles, les Sapeurs-Pompiers (SDIS 25) se sont associés à SAD Marketing pour développer un modèle d'intervention prédictif.

02
Rigueur Académique : FEMTO-ST

Le laboratoire FEMTO-ST (CNRS) a assuré la validation scientifique. Les modèles intègrent des variables complexes : météo, données sociales, événements locaux et analyse des requêtes web.

03
Transposition au Retail

Les mêmes techniques de modélisation spatiale, de machine learning et de prédiction de trafic sont appliquées aux enjeux de chiffre d'affaires. Si c'est assez précis pour sauver des vies, c'est assez précis pour votre expansion.

Démonstrateur Geomarketing

Recherche intelligente & analyse de concurrents

Testez notre moteur de recherche concurrentielle en direct. Saisissez une adresse pour cartographier et mesurer la pression commerciale.

Analyseur de Concurrence Smart

Saisissez une adresse et sélectionnez un secteur pour cartographier et analyser en temps réel la densité concurrentielle (données live issues d'OpenStreetMap).

500 m
Analysé
Interrogation d'OpenStreetMap...
Méthodologie

Comment PredictOps calcule votre chiffre d'affaires ?

1

Ingestion Multi-sources

Données de recensement, trafic mobile agrégé, bases de données de ventes transactionnelles (historique SAD 1981-2025), données de concurrence commerciale et flux d'entreprises SIRENE.

2

Modélisation de la Zone de Chalandise Réelle

Génération d'isochrones dynamiques (voiture, piéton, transport) tenant compte des obstacles physiques, des attracteurs concurrents et des frontières psychologiques.

3

Calcul du Potentiel de Consommation

Application d'une loi de Huff modifiée : estimation de la demande captable basée sur la surface, le concept, le prix et la pression concurrentielle.

4

Calibration Propriétaire

Le modèle est finement calibré sur notre base de données exclusive de plus de 500 études menées depuis 1981, permettant des corrections sectorielles (Restauration, mode, alimentaire...).

Testez PredictOps sur votre prochain emplacement

Nos experts analysent votre cas et vous fournissent une estimation sous 5 jours ouvrés.

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Zone, concept, nombre de points de vente…

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