IA & Data Science. Transformez vos données en décisions qui font avancer votre activité.

Données structurées (bases de données, tableurs, exports CRM), données non structurées (texte, documents, PDF, e-mails), données temporelles (journaux, flux de capteurs, transactions financières), données image et vidéo, et données de streaming en temps réel. Nous évaluons vos sources de données dès le début de la mission pour identifier les problèmes de qualité et les exigences d'intégration avant le début de la modélisation.

Un modèle prédictif ciblé, construit sur des données propres et accessibles, prend généralement de quatre à dix semaines du cadrage au déploiement. Des systèmes d'IA plus complexes impliquant de l'ingénierie des données, des architectures de modèles sur mesure ou des pipelines d'inférence en temps réel demandent plus de temps. Nous vous fournissons une estimation honnête après examen de vos données et exigences.

Oui. Nous construisons des API, des microservices et des couches d'intégration qui connectent les modèles d'IA à votre infrastructure existante, qu'il s'agisse d'un CRM, d'un ERP, d'un tableau de bord interne ou d'un produit orienté client. Nous gérons également l'authentification, la supervision et le versioning pour que l'intégration reste stable dans le temps.

Fintech et services financiers, cybersécurité, SaaS entreprise, voyage et hôtellerie, santé, retail et logistique. Nos études de cas incluent le scoring de risque IA pour des entreprises du Fortune 500, des plateformes d'analytique pour des équipes marketing, et des systèmes de décision de crédit pour de grandes institutions financières.

L'ingénierie des données consiste à construire et maintenir l'infrastructure qui déplace et stocke les données : pipelines, entrepôts, processus ETL et intégrations. La data science travaille avec ces données pour en extraire des insights, construire des modèles prédictifs et aider à la prise de décision. Les deux sont nécessaires. Nous gérons les deux, pour que vous ne vous retrouviez pas avec un modèle sans données propres à exécuter, ni un pipeline de données parfait n'alimentant rien d'utile.

La data science se concentre sur l'extraction d'insights à partir des données : analyse, visualisation, modélisation statistique et prédiction. Le développement IA va plus loin, en construisant des systèmes qui apprennent, s'adaptent et prennent des décisions de manière autonome. En pratique, la plupart des projets à forte valeur ajoutée combinent les deux. Nous définissons ce qui est réellement nécessaire plutôt que de vendre une complexité superflue.

La data science crée de la valeur dans tout secteur disposant de suffisamment de données et de décisions à améliorer. Nous avons construit des systèmes d'IA et de données pour la fintech et les services financiers (scoring de crédit, modélisation du risque), la cybersécurité (détection des menaces en temps réel), le SaaS entreprise (analytique d'usage, prédiction du churn), le voyage et l'hôtellerie (prévision de la demande, personnalisation), la santé (pipelines de données cliniques) et la logistique (optimisation des itinéraires, intelligence opérationnelle). Si votre activité prend des décisions répétées à grande échelle, la data science peut les améliorer.

Nous mettons en place une supervision du modèle pour suivre les métriques de performance en production, détecter le drift des données (lorsque les données réelles commencent à différer des données d'entraînement) et déclencher un réentraînement lorsque la précision tombe en dessous des seuils convenus. Le déploiement est le début du maintien de la valeur, et non la fin de notre mission.