Implémentation et présentation de méthodes de sélection de variables basées sur des algorithmes de boosting, avec comparaison des résultats obtenus par rapport à des méthodes classiques telles que l'analyse factorielle. Ces travaux contribuent à l'amélioration des processus d'analyse de données au sein de l'équipe Data Management.
Juin 2015 → Août 2015
Vous ciblez ce type de projet pour placer un consultant ?
Identifiez les entreprises sur des projets similaires.
10 décembre 2025
9 mars 2026
Projets similaires
D'autres projets de cette entreprise qui pourraient vous intéresser
Ce projet porte sur la conception et le développement de processus d'intégration sous webMethods, en conformité avec les bonnes pratiques SOA et l'urbanisation applicative. Il couvre l'ensemble de la chaîne projet, de l'analyse des besoins métiers au chiffrage, au développement, à la qualification et à la mise en production. L'industrialisation des déploiements est assurée via Jenkins et GitLab CI/CD, tandis que la qualité logicielle est renforcée par l'utilisation de SonarQube. Le projet implique une collaboration étroite avec les équipes fonctionnelles et techniques dans un environnement Agile.
Le projet vise à établir et piloter la stratégie Data et Intelligence Artificielle de LCL afin de soutenir les ambitions de développement et de modernisation de la banque à horizon 2030. Il comprend la création d'un socle Data/IA, la mise en place d'une gouvernance, l'identification et la priorisation de cas d'usages créateurs de valeur, ainsi que la conduite d'initiatives innovantes pour tester de nouveaux modèles. Le centre d'excellence Data et IA est chargé d'animer, de prioriser et de suivre les cas d'usage à forte valeur ajoutée pour l'entreprise, ses collaborateurs et ses clients. Le projet comprend également l'acculturation des parties prenantes à l'utilisation de la Data/IA, la formation des collaborateurs aux techniques et outils tels que la Data Visualisation, le prompting et Copilot, ainsi que la veille technologique pour proposer des innovations pertinentes.
Le projet vise à moderniser et fiabiliser le parcours d'entrée en relation 100% mobile accessible via LCL Mes compte, permettant l'ouverture de compte, carte et application en moins de 10 minutes. Les services back-end sont développés dans un environnement Java 21 et Spring Boot, intégrés au mainframe, avec une supervision applicative renforcée. Les évolutions incluent la migration de WO2 vers Kong, la future migration vers Java 25, ainsi que la conception d'une API de supervision automatisée pour monitorer l'état de santé du parcours et déclencher les actions correctives. Le projet s'inscrit dans une démarche agile et contribue à la réduction de la dette technique et à l'amélioration continue des outils et processus de supervision.