Description

HIVE.360 est un système qui maximise le taux de vente de véhicules au sein d'un groupe de concessionnaires automobiles. À l'aide d'apprentissage machine, le système calcule la demande pour chaque modèle de véhicule à l'emplacement géographique de chaque concessionnaire. La demande est extrapolée à partir des leads dans la base de donnée, mais elle pourrait aussi provenir d'autres données.

Ensuite, le système identifie des ventes réciproques de véhicules qui avantagent les deux parties. On peut voir cette vente réciproque comme un échange avec compensation si les valeurs ne correspondent pas. De cette façon, chaque concessionnaire maintient le même nombre de véhicules dans le temps mais optimise son inventaire en fonction de la demande dans sa localité.

Technologies utilisées

Python, Django, SQLite, scikit-learn, jupyter.

Rôles des membres d'équipe

Guillaume : machine learning, génération de données

Paulo : base de données

Jérôme : back-end

Etienne : interface usager

Olivier : analyse du marché, présentation

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