Intelligence augmentée

Faites parler vos données avec l'IA

Plateformes data modernes, machine learning, IA générative, dashboards décisionnels. Nous transformons vos données en moteur de croissance et d'efficacité opérationnelle.

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80+projets data livrés
30+modèles en production
x4vélocité décision
Nos expertises data

De la donnée brute à la décision

Une chaîne data de bout en bout, industrialisée et gouvernée.

Data Engineering

Pipelines ETL/ELT robustes, data lakes, lakehouses, ingestion temps réel (Kafka, Kinesis).

Machine Learning

Modèles prédictifs, scoring, recommandation, NLP, computer vision. MLOps de bout en bout.

IA Générative

Assistants métier, RAG, agents intelligents, copilots sur-mesure basés sur vos données internes.

Dashboards & BI

Rapports interactifs Power BI, Tableau, Looker. KPIs métier alignés et gouvernance data.

Data Governance

Catalogue de données, lineage, qualité, RGPD by design, data stewardship.

MLOps & LLMOps

Industrialisation des modèles : CI/CD ML, monitoring drift, feature store, observabilité.

Stack technique

Technologies data & ML

Python SQL Snowflake Databricks BigQuery dbt Airflow Spark Kafka PyTorch TensorFlow scikit-learn MLflow LangChain OpenAI Anthropic Power BI Tableau
Études de cas

Des données qui créent de la valeur

Retail

Moteur de recommandation produit

Modèle hybride collaboratif + contenu, déployé sur 2M utilisateurs. Personnalisation temps réel.

+28% taux de conversion
Services

Copilot interne (RAG)

Assistant IA connecté à 40 000 documents internes. Base knowledge + LLM + guardrails métier.

-65% temps de recherche info
Finance

Scoring risque crédit

Modèle XGBoost + feature store, explicabilité SHAP. Mise en production MLOps avec monitoring drift.

+15 pts de Gini score
Livrables

Une data factory industrialisée

  • Architecture data documentée (lakehouse, warehouse)
  • Pipelines versionnés, testés, monitorés
  • Modèles ML en production avec MLOps
  • Dashboards métier et self-service BI
  • Catalogue de données + data dictionary
  • Formation et onboarding des équipes data
Notre approche

4 étapes pour valoriser vos données

Discover

Audit data, cartographie des sources, identification des use cases à ROI.

Build

Construction de la plateforme, pipelines, premiers modèles ML.

Scale

Industrialisation MLOps, gouvernance, self-service analytics.

Operate

Monitoring, optimisation, nouveaux use cases, montée en compétence.

Un use case data ou IA en tête ?

Décrivez votre besoin, on vous propose une POC en 4 à 6 semaines.

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