MetSem #49 – Analyses géométriques et Segmentations non supervisées avec SegmentationAI (Tanguy Le Nouvel, Micropole)

La 49ème séance du MetSem aura lieu le jeudi 3 avril 2025 à 14h30 en salle du conseil au 13 rue de l’Université et par zoom. Nous y accueillerons Tanguy Le Nouvel (Directeur IA & Data Science, Micropole) pour une séance présentant le nouveau logiciel d’analyse de données SegmentationAI.

Résumé de la séance :

A l’ère du « tout programmation », SegmentationAI vous permet, via une interface intuitive « NoCode », de spécifier vos besoins en quelques clics pour vous concentrer sur l’essentiel : l’analyse et l’interprétation.

La qualité des graphiques édités automatiquement et la complétude des sorties de résultats au format Excel simplifient grandement le travail de l’analyste.

A travers une démonstration sur quelques cas d’usage, nous aborderons les différentes fonctionnalités de la solution :

  • Visualisation et réduction de dimensions :
    • ACP, AC, ACM, ACM spécifique
    • Choix des individus / variables ayant un rôle actif / supplémentaire dans l’analyse
    • Aide à l’interprétation des axes
    • Graphiques automatiques et sorties de résultat Excel
  • Classification non supervisée :
    • CAH, Kmeans, classification mixte sur tout ou partie de l’information issue de l’analyse préalable (n premiers axes)
    • Consolidation des classes obtenues (optionnel)
    • Aide au choix du nombre de classes
    • Description automatique des classes
    • Graphiques automatiques (dendrogrammes, nuages de points, ellipses, radars) et sorties de résultats Excel
  • Déploiement / Affectation :
    • Par la distance de Mahalanobis (si CAH ou classification mixte)
    • Par la distance géométrique
    • Par une classification supervisée (arbre de décision / lightgbm)


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Flora Chanvril (26 février 2025). MetSem #49 – Analyses géométriques et Segmentations non supervisées avec SegmentationAI (Tanguy Le Nouvel, Micropole). MetSem. Consulté le 15 mars 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/13dqw


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