Aperçu du profil
- Budget minimum
- > 1 000 €
- Taux horaire
- 150 € à 199 €
- Taille de l’entreprise
- 2 à 10
- Année de création
- 2026
- Études de cas
- 3
- Langues parlées
- Deutsch (German), English (English), Polski (Polish)
À propos myBytes GmbH
Avis clients
Feedbax avis clients
Prestations
Segments BI et Big Data
- Analyse marketing 25%
- Conformité et gestion des risques 25%
- Sécurité informatique et prévention de la criminalité 25%
- Optimisation des opérations et des processus 25%
Intelligence artificielle
- Machine learning 30%
- Apprentissage profond 20%
- Analyse de motifs 15%
- Traitement d’images 10%
- Analyse de motifs 10%
- Chatbot 5%
- Modélisation basée sur la force d’entropie 5%
- Informatique cognitive 5%
Conseil
- Transformation Agile 20%
- Stratégie digitale 20%
- Transformation digitale 20%
- Stratégie IT 20%
- Gestion de projet 20%
Portfolio
Téléchargements
myBytes Portfolio PDFProjets
Intelligence sur les matières premières : volatilité et régimes de marché pour les soft commodities
Référence client de myBytes GmbH
Description
Série de recherche indépendante en cours sur les matières premières agricoles (café, cacao, sucre) : à quel moment les marchés changent-ils de comportement, et dans quelle mesure peut-on prédire le risque et la volatilité ? Les résultats paraissent sous forme d’articles de recherche sur mybytes.com, chacun accompagné d’un dépôt « companion ».
Défi
Les prix des matières premières alternent entre des périodes calmes et des périodes plus turbulentes. Pour ceux qui planifient leurs achats ou se couvrent, il ne faut pas une prévision ponctuelle, mais une vision honnête de l’incertitude, avec des modèles qui tiennent lors des backtests, et pas seulement qui ont fière allure rétrospectivement.
Solution
Commencer par une base transparente : des modèles de volatilité GARCH avec un protocole de backtest reproductible comme référence, puis, par-dessus, des modèles à changement de régime via des modèles de Markov cachés pour détecter les régimes de marché. À chaque étape, on compare avec une approche plus simple, et le code est publié.
Résultats
Une pipeline de modélisation documentée et reproductible, de la baseline jusqu’à la détection des régimes, publiée sous forme de série d’articles avec des dépôts ouverts. Cette méthodologie constitue la base de notre conseil en prévision (forecasting) pour les données de demande et de prix auprès des PME.
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Équipe
myBytes est volontairement petit : quand on vous sollicite, vous échangez directement avec l’un des deux fondateurs. Guido Winger vient de l’e-commerce. Il a cofondé la solution open source de boutique xt:Commerce et a dirigé l’entreprise jusqu’en 2010 en tant que CEO. Aujourd’hui, il se concentre sur la data science, le forecasting, les systèmes de recommandation, la reconnaissance de formes et la prévision, ainsi que sur le deep learning. Mariusz Pianowski construit des systèmes de production depuis plus de vingt ans, notamment chez mobile.de, Motoso et Alphaonline. Son terrain de jeu : l’architecture des données, l’intégration des systèmes et l’analytics client, le lien entre l’IT historique et un modèle qui fonctionne au quotidien, produisant des données pertinentes pour l’entreprise, utilisables dans la prise de décision et compréhensibles. Les formations approfondies en IA, suivies ensemble dans plusieurs académies de renom, les ont façonnés : certificats du programme « Applied AI and Data Science Professional » de la MIT Professional Education et, côté deep learning, certification « Deep Learning Specialists » de la Bitkom Akademie. Nous publions nos résultats sous forme de cas d’étude avec du code en accès libre, consultables sur https://mybytes.com.
