Data Science : guide pratique pour les PME au Togo

Ce guide pratique détaille comment les PME togolaises peuvent structurer un projet en Data Science de manière efficace, avec un budget maîtrisé et des résultats mesurables.

Étapes recommandées

1. Collecter et nettoyer les données sources
2. Explorer les données (EDA) et formuler les hypothèses
3. Construire et évaluer les modèles
4. Valider avec les équipes métier
5. Déployer en production avec monitoring du drift
6. Itérer selon les retours terrain

Stack technique conseillée

Pour un projet Data Science réussi au Togo, nous recommandons : Python, pandas, scikit-learn, Jupyter et Power BI. L'objectif est une solution fiable, maintenable et adaptée aux contraintes locales (connectivité, budget, langue).

Erreurs à éviter

• Vouloir tout digitaliser d'un coup sans priorisation
• Négliger la formation des utilisateurs finaux
• Choisir des outils sans support ni communauté locale
• Oublier la sauvegarde et la sécurité des données

Cas d'usage

Un distributeur a réduit ses ruptures de stock de 25 % grâce à un modèle de prévision des ventes.

Accompagnement Assou Group

Notre équipe à Lomé vous accompagne de l'audit à la mise en production pour vos projets Data Science. Voir nos réalisations ou nous contacter.