Swinerton est un entrepreneur général de 130 ans qui exécute lui-même des réalisations comme des cloisons sèches, des charpentes, de la menuiserie, des démolitions et des travaux de béton. L’entreprise dirige également un grand groupe d’énergie renouvelable pour le photovoltaïque à grande échelle. Avec autant de projets en même temps, M. Swinerton voulait un moyen de prédire si un projet réussirait ou non, c’est-à-dire un projet terminé à temps et en respectant le budget. Plus précisément, il voulait utiliser ses ensembles de données historiques pour déterminer quels projets pourraient être à risque, croyant qu’il y a des indicateurs dans les données que les humains ne détectent pas. M. Swinerton croyait que les réponses pourraient être trouvées à l’aide de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle, et c’est alors qu’il s’est tourné vers les experts d’Avanade.

L’entreprise a établi un partenariat avec Avanade et Microsoft pour une approche unique et axée sur l’innovation commune en vue d’élaborer une démonstration de faisabilité, une concurrence de science des données. Plusieurs équipes d’Avanade ont utilisé les ensembles de données fournis par Swinerton pour créer un outil de démonstration de faisabilité qui utilise l’apprentissage machine et l’intelligence artificielle pour prédire les résultats du projet. Les équipes ont présenté leurs résultats et leurs analyses à un jury et une démonstration de faisabilité gagnante a été sélectionnée.

La concurrence de la science des données a prouvé qu’il était possible de prédire les résultats d’un projet à l’aide de données. Grâce à cette précieuse analyse, M. Swinerton peut identifier les projets à risque et déterminer quels changements peuvent être apportés pour les corriger. L’entreprise étudie actuellement comment produire et déployer une démonstration de faisabilité comme solution de travail.

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