Proposition Méthodologique

Projet Tourisme IA

Prédiction de Fréquentation
Parc Naturel

Conception et déploiement d'un modèle IA prédictif pour anticiper les flux de visiteurs à J+7 et optimiser la gestion opérationnelle du parc.

Mission Complète — IA Prédictive

70% du temps sur les données et le modèle — c'est là que se joue la précision
Prédiction J+7 • MAPE cible <15% • API FastAPI • Équipe formée
Livraison en 20 jours

Mon expertise

IA Prédictive

Anticiper l'avenir à partir des données historiques. Forecasting, séries temporelles, prédiction de comportements.

Expertise Maippen

IA Générative

Créer du contenu (texte, image, code). Chatbots, assistants, génération automatique.

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Votre Intervenant

Un expert dédié à votre projet, de l'exploration à la mise en production

Dan Lellouche

Dan Lellouche

Lead Data Scientist • Spécialiste IA Prédictive • Co-fondateur Diagonall

+5 ans d'expérience en data science appliquée auprès de grands groupes français. Spécialisé exclusivement dans l'IA prédictive : séries temporelles, forecasting, machine learning en production.

Mon approche : Je ne livre pas un notebook Jupyter qui reste dans un tiroir. Je livre un système complet en production — API, monitoring, documentation — et je forme vos équipes pour qu'elles soient autonomes après mon départ.

Ma spécialité : IA Prédictive

Là où l'IA générative crée du contenu, l'IA prédictive anticipe l'avenir. Mon domaine : transformer vos données historiques en prévisions actionnables — fréquentation, demande, stocks, comportements.

Stack technique :

Prophet, XGBoost, ARIMA/SARIMA, LSTM/Transformers
FastAPI, Docker, MLflow • AWS, Azure, Cloudflare Workers

Projets similaires réalisés

JOA Casinos

33 sites en France

  • • Prédiction affluence temps réel + J+7
  • • Croisement météo, vacances, événements locaux
  • • Computer vision pour ouverture tables
  • • 87% de précision sur prédictions J+7
EN PRODUCTION

Forum / Plateforme du Bâtiment

50 000 m² de stocks

  • • Séries temporelles LSTM/Transformers
  • • Patterns complexes multi-produits
  • • Prédiction saisonnalité logistique
  • • Optimisation manutention -30%
EN PRODUCTION

Club Med / ACCOR

Hôtellerie internationale

  • • Prédiction demande hôtellerie
  • • Forecasting occupation chambres
  • • Séries temporelles multi-horizons
  • • Yield management optimisé
EN PRODUCTION

Contexte & Enjeux

Comprendre votre problématique pour mieux y répondre

Votre situation

Le parc naturel fait face à 10-15 pics de trafic annuels qui dégradent l'expérience visiteur et dépassent la capacité d'accueil (ressources humaines et site). L'objectif est de pouvoir anticiper ces pics à J+7 pour lisser le trafic en amont, rediriger les visiteurs vers d'autres créneaux ou points d'intérêt, et optimiser l'allocation des ressources.

Objectifs opérationnels

J+7
Horizon de prédiction
<15%
Erreur cible (MAPE)
API
Livrable scalable
20j
Durée mission

1. Données multi-sources

Billetterie, trafic web, réservations en ligne — des sources à consolider et nettoyer avant modélisation.

2. Variables exogènes

Météo, vacances scolaires, événements locaux — des facteurs externes à intégrer pour améliorer la précision.

3. Mise en production

Pas d'infrastructure IA existante — besoin d'un déploiement simple, économique et scalable (Cloudflare recommandé).

Sources de Données

Les signaux exploitables pour la prédiction

Billetterie

Variable cible principale

Trafic web

Indicateur avancé (intention)

Réservations

Signal fort J-1 à J-7

Météo

Variable exogène majeure

Calendrier

Vacances, jours fériés

Approche Méthodologique

4 phases calibrées pour maximiser la qualité du modèle

Priorité : 70% du temps sur les données et le modèle — c'est là que se joue la précision des prédictions.

1

Exploration & Préparation des Données

Phase critique — qualité des données = qualité du modèle

  • Jour 1-2 : Accès aux sources (billetterie, web, réservations)
  • Jour 3 : Audit qualité — trous, anomalies, COVID, fermetures
  • Jour 4-5 : Nettoyage — imputation, exclusion outliers, normalisation
  • Jour 6-7 : Feature engineering — météo, vacances, lag, cyclicité

Livrable : Dataset consolidé + rapport qualité données + features prêtes

Jour 1-7 (7 jours)

2

Modélisation & Optimisation

Phase clé — itérations jusqu'à atteindre la précision cible

  • Jour 8-9 : Modèle baseline (ARIMA/Prophet) + métriques référence
  • Jour 10-11 : Tests avancés — XGBoost, LightGBM, ensembles
  • Jour 12-13 : Tuning hyperparamètres + validation temporelle
  • Jour 14 : Sélection modèle final + intervalles de confiance

Livrable : Modèle validé avec MAPE <15% + rapport de performance

Jour 8-14 (7 jours)

3

Déploiement API

Mise en production simple et scalable

  • Jour 15 : API FastAPI — endpoints prédiction J+1 à J+7
  • Jour 16 : Documentation Swagger + exemples d'appels
  • Jour 17 : Containerisation Docker + déploiement cloud
  • Jour 18 : Tests de charge + monitoring basique

Livrable : API déployée + documentation technique

Jour 15-18 (4 jours)

4

Formation & Passation

Autonomie de l'équipe après mon départ

  • Jour 19 : Session de formation — utilisation API + interprétation
  • Jour 20 : Documentation utilisateur + passation complète

Livrable : Équipe formée + guide utilisateur + support 2 semaines

Jour 19-20 (2 jours)

Stack Technique

Technologies éprouvées pour un MVP robuste

Modélisation

  • • Prophet (Meta)
  • • XGBoost / LightGBM
  • • Python 3.11
  • • Pandas, Scikit-learn

API & Backend

  • • FastAPI
  • • Docker
  • • MLflow (versioning)
  • • PostgreSQL

Déploiement

  • • Cloudflare Workers
  • • ou Azure Container Apps
  • • GitHub Actions (CI/CD)
  • • Monitoring intégré

Données externes

  • • Open-Meteo (météo)
  • • Calendrier vacances FR
  • • API événements locaux

Planning du Projet

20 jours — Focus sur la qualité des données et du modèle

Données — 7 jours (35%)
Modèle — 7 jours (35%)
API — 4 jours (20%)
Formation — 2 jours (10%)
Jour 1-7 — Données

Exploration & Préparation

J1-2 : Accès billetterie, web, réservations — consolidation sources
J3 : Audit qualité — trous, anomalies COVID, fermetures exceptionnelles
J4-5 : Nettoyage — imputation, exclusion outliers, normalisation
J6-7 : Feature engineering — météo, vacances, lag, cyclicité sin/cos

Livrable : Dataset consolidé + rapport qualité + features prêtes

Jour 8-14 — Modèle

Modélisation & Optimisation

J8-9 : Baseline ARIMA/Prophet — métriques de référence établies
J10-11 : Tests avancés — XGBoost, LightGBM, comparaison ensembles
J12-13 : Tuning hyperparamètres + validation croisée temporelle
J14 : Sélection modèle final + calcul intervalles de confiance

Livrable : Modèle validé MAPE <15% + rapport performance détaillé

Jour 15-18 — API

Déploiement

J15 : API FastAPI — endpoints /predict J+1 à J+7
J16 : Documentation Swagger + exemples d'appels curl/Python
J17 : Containerisation Docker + déploiement Cloudflare/Azure
J18 : Tests de charge + monitoring basique

Livrable : API en production + documentation technique

Jour 19-20 — Formation

Passation & Autonomie

J19 : Session formation équipe — utilisation API, interprétation prédictions
J20 : Documentation utilisateur + passation complète + support 2 semaines

Livrable : Équipe autonome + guide utilisateur

Modalités

Organisation de la mission

Engagement

20 jours de prestation
Format flexible : full-time ou 50%
Démarrage : mi-février 2026

Mode de travail

99% télétravail
1-2 déplacements sur site (ouest France)
Points réguliers avec Maippen et client

Périmètre

Inclus : IA prédictive (séries temporelles)
Exclus : IA générative (périmètre Maippen)

Prêt à anticiper vos pics
de fréquentation ?

Disponible mi-février pour démarrer. Entretien financeur possible dès cette semaine.

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Proposition valide 30 jours