Des tableaux de bord BI fondés sur une définition gouvernée de chaque KPI.
Mindrops construit les modèles de données, la couche de métriques et les tableaux de bord qui donnent aux dirigeants une vision cohérente de l’activité, ainsi qu’une analytique en self-service pour les équipes qui travaillent avec les données.
Des logiciels que Mindrops a conçus et développés pour des clients dans ce domaine.
Bureaux de poste au total165 000Le plus grand réseau postal du monde
Secteur public · GovTech
India Post – Gestion des réclamations
Une plateforme automatisée par l’IA, bâtie sur le socle LazyMonkey de Mindrops, qui catégorise, priorise et oriente chaque réclamation et y répond automatiquement, avec un dossier unique suivi par SLA pour les équipes centrales et régionales.
Attribuée via GeM (nov. 2025), elle trie automatiquement des milliers de réclamations par jour pour un réseau de plus de 150 000 bureaux de poste.
Mindrops a développé en Python quatre produits de machine learning en production : maintenance prédictive, mensuration par vision par ordinateur, attribution multicanal et prévision des effectifs par deep learning.
Coûts de maintenance réduits de 25 %, retours en baisse de 20 %, ventes en hausse de 15 % et précision des prévisions améliorée de 90 %, chez les clients concernés.
Une plateforme de validation en lecture seule qui exécute plus de 30 contrôles dans sept modules de détection – dont huit méthodes statistiques de détection d’anomalies – au sein d’un espace de revue unique et encadré.
Chaque clôture client est désormais contrôlée de la même façon et suivie depuis un tableau de bord unique ; 100 % des constats sont assortis d’une piste d’audit pour la validation.
La business intelligence et les tableaux de bord transforment les données brutes en décisions, grâce à des modèles de données propres, une couche de métriques définie et des tableaux de bord clairs et interactifs. Mindrops construit la BI et l’analytique en self-service sur un socle de données fiable, et peut y ajouter de l’IA pour la prévision et la détection d’anomalies.
01
Modélisation des données
Des modèles propres et bien définis pour que chaque graphique signifie la même chose partout.
02
Tableaux de bord décisionnels
Des tableaux de bord clairs et interactifs, conçus autour des décisions qu’ils éclairent.
03
BI en self-service
Des équipes qui répondent elles-mêmes à leurs questions, sans ticket à l’équipe data.
04
Couche de métriques
Une définition unique et gouvernée de chaque KPI dans toute l’organisation.
05
Analytique embarquée
De l’analytique intégrée à vos propres produits pour vos clients.
06
Prévision par IA
Ajouter prévision et détection d’anomalies là où cela apporte de la valeur.
Pour qui nous créons des tableaux de bord BI
Directions aux chiffres contradictoires
Chaque service publie un chiffre différent pour le même KPI. Une couche de métriques gouvernée donne une définition unique à chaque KPI.
Responsables opérationnels qui suivent des SLA
Retards et dépassements sont repérés trop tard. Des tableaux de bord en temps réel affichent l’ancienneté des dossiers, le débit et les exceptions dès qu’ils surviennent.
Analystes submergés de demandes ponctuelles
Chaque question devient un ticket. Une BI en self-service sur des modèles propres permet aux équipes de répondre elles-mêmes.
Produits SaaS dont les clients veulent des indicateurs
Les utilisateurs réclament du reporting dans votre produit. L’analytique embarquée le leur offre sous votre marque et avec vos droits d’accès.
Pourquoi Mindrops pour la BI et les tableaux de bord
Un reporting intégré aux opérations
Pour India Post, des tableaux de bord par rôle font ressortir les tendances et les motifs récurrents des réclamations, avec exports CSV, Excel et PDF : un reporting conçu dès le départ au cœur du workflow.
Des tendances qui suivent la qualité des données
Notre plateforme de contrôle comptable suit le nombre de constats d’une période à l’autre, pour qu’un cabinet voie si la qualité de la saisie s’améliore.
Une prévision qui a fait ses preuves
Nous avons construit pour un distributeur d’électricité une prévision d’effectifs en deep learning qui a amélioré de 90 % la précision des prévisions : le type de modèle que nous ajoutons à la BI quand il en vaut la peine.
Des ingénieurs qui maîtrisent aussi les données
La même équipe construit les pipelines et les modèles de chaque tableau de bord : un chiffre faux est remonté jusqu’à sa source et corrigé.
Technologies utilisées
Data
PostgreSQL · MSSQL · Warehouse · dbt-style
BI
Dashboards · Self-serve BI · Embedded
AI
Forecasting · Anomaly detection
Cloud
AWS · Azure · GCP
Avis clients
Suivi des véhicules par IA
La vision par ordinateur à l’entrée d’une mine enregistre les plaques, les mouvements de véhicules et les trajets pour les rapports quotidiens.
Extrait de l’avis du client
“Les rapports quotidiens sont prêts d’eux-mêmes, sans que personne ait à s’asseoir pour les préparer en fin de poste.”
Une application terrain et une interface d’administration web réunissent les mouvements de marchandises, les dépenses et les rapports de plusieurs entrepôts.
Extrait de l’avis du client
“Les rapports qui demandaient auparavant une journée entière de compilation de tableaux se résument désormais à un téléchargement filtré depuis l’interface d’administration.”
Une application client, une application partenaire et un back-office réalisés par une seule équipe, avec KYC, contrôles de crédit CIBIL et approbation automatisée des prêts.
Extrait de l’avis du client
“Les projets fintech comportent de nombreuses couches, et c’était appréciable de travailler avec une équipe qui comprenait le volet crédit et prêt.”
Une application mobile, un site et un tableau de bord qui mettent en relation des patients d’Inde rurale et semi-urbaine avec des médecins, avec téléconsultation, ordonnances numériques et inscription des patients.
Extrait de l’avis du client
“Le processus de design UI/UX a été collaboratif et l’équipe a gardé l’utilisateur final en tête tout du long, ce qui comptait beaucoup pour une plateforme destinée aux zones rurales.”
C’est transformer des données brutes en décisions – grâce à des modèles de données propres, une couche de métriques définie et des tableaux de bord clairs et interactifs. Mindrops construit la BI et l’analytique en self-service sur un socle de données fiable.
Que construisez-vous pour la BI ?
Des modèles de données propres, une couche de métriques gouvernée, des tableaux de bord décisionnels, de l’analytique en self-service, de l’analytique embarquée pour vos produits, et de la prévision par IA là où elle aide.
Pourquoi nos tableaux de bord se contredisent-ils ?
Le plus souvent parce que les métriques sont définies différemment selon les endroits. Nous construisons une couche de métriques unique et gouvernée pour que chaque graphique concorde.
Les utilisateurs métier peuvent-ils travailler en self-service ?
Oui. Nous mettons en place une BI en self-service pour que les équipes répondent à leurs propres questions sans attendre l’équipe data.
Pouvez-vous ajouter de la prévision ?
Oui. Là où elle apporte de la valeur, nous ajoutons prévision et détection d’anomalies sur le socle BI.
Qu’est-ce qui rend des tableaux de bord fiables ?
Les données qui les alimentent : nous associons ce service au data engineering pour des données d’entrée propres et fiables.
Nous contacter
Dites-nous quelles décisions vos tableaux de bord doivent éclairer. Nous proposons les métriques, le modèle de données et les tableaux de bord, et répondons sous un jour ouvré.
