L'analyse statistique qui transforme vos données en décisions
Depuis 2019, nous accompagnons les professionnels de l'investissement dans l'exploitation intelligente de leurs données financières. Pas de formules magiques — juste une approche méthodique qui donne du sens aux chiffres.
Nos modèles statistiques ont été affinés sur des milliers de scénarios réels. Ils vous aident à voir ce que d'autres manquent, à anticiper les tendances avant qu'elles ne deviennent évidentes.
Des analyses qui reflètent la réalité du marché
En février 2025, nous avons revu notre approche des séries temporelles. Les modèles classiques ne captaient pas certaines anomalies de volatilité. On a intégré des méthodes bayésiennes qui s'adaptent mieux aux ruptures structurelles.
Ce qui change pour vous ? Des prévisions plus nuancées, qui reconnaissent leurs propres limites. Quand les données sont ambiguës, on vous le dit. Quand les signaux sont forts, vous le voyez immédiatement dans nos rapports.
Modélisation prédictive
Régression avancée, forêts aléatoires, réseaux bayésiens adaptés aux séries financières complexes
Analyse de risque
Value-at-Risk conditionnelle, stress testing, simulation Monte Carlo avec corrélations dynamiques
Détection d'anomalies
Algorithmes non supervisés qui identifient les comportements inhabituels dans vos portefeuilles
Optimisation multi-objectifs
Équilibre rendement-risque avec contraintes réglementaires et préférences spécifiques
Notre approche statistique au service de vos décisions
Chaque analyse que nous produisons combine rigueur méthodologique et pragmatisme professionnel. Voici comment nous structurons notre travail pour vous apporter une vraie valeur ajoutée.
Analyse exploratoire approfondie
Avant toute modélisation, on passe du temps à comprendre la structure de vos données. Les distributions, les corrélations cachées, les patterns saisonniers.
- Visualisations interactives multi-dimensionnelles
- Tests de stationnarité et de causalité
- Identification des valeurs aberrantes contextuelles
- Profilage statistique des sous-groupes
Modélisation sur mesure
Pas de solution universelle. On construit des modèles qui collent à votre réalité opérationnelle et à vos contraintes spécifiques.
- Sélection méthodique des variables prédictives
- Validation croisée avec données out-of-sample
- Calibration des hyperparamètres par recherche systématique
- Évaluation des performances sur métriques métier
Interprétation actionnable
Les résultats statistiques n'ont de valeur que s'ils sont compréhensibles. On traduit les sorties techniques en recommandations concrètes.
- Rapports synthétiques avec visualisations claires
- Explications des facteurs d'influence principaux
- Scénarios alternatifs et analyses de sensibilité
- Intégration dans vos processus décisionnels
Qui travaille sur vos analyses ?
Notre équipe combine des profils quantitatifs rigoureux avec une vraie expérience des marchés financiers. On ne fait pas que calculer — on comprend le contexte derrière chaque chiffre, les enjeux stratégiques de vos décisions d'investissement.
Théodore Beaumont
Doctorat en statistiques appliquées de Toulouse. Théodore a passé sept ans dans une banque d'investissement avant de nous rejoindre en 2023. Il maîtrise les modèles GARCH, la cointégration et les approches machine learning pour séries temporelles. Sa spécialité ? Détecter les changements de régime avant qu'ils ne deviennent évidents.
Sébastien Moreau
Master en finance quantitative de Grenoble. Sébastien jongle entre Python, R et SQL avec une aisance remarquable. Il a développé plusieurs de nos pipelines d'analyse automatisée. Son approche pragmatique garantit que nos modèles restent maintenables et évoluent avec vos besoins. Membre de l'équipe depuis janvier 2024.