Tableaux de bord & BI
Consolidez vos données métier (vente, stock, RH, support) dans des dashboards temps réel, accessibles partout, exportables.
- Connecteurs multi-sources
- KPI configurables
- Alertes automatiques
- Exports PDF / CSV
Studio · IA & Data
Automatisation, IA & Data Engineering.
Vos données ont une valeur cachée. Nous transformons vos tableurs, vos logs et vos outils en décisions concrètes : dashboards temps réel, modèles prédictifs, automatisations métier, assistants IA — sans qu'il vous faille un data scientist en interne.
Dashboards
Modèles ML
Automatisations
LLM & assistants
Nos offres
Six familles d'interventions data.
De la simple consolidation de tableaux de bord à un assistant IA conversationnel sur vos documents privés.
Modèles prédictifs (ML)
Scoring client, prédiction du churn, détection de fraude, prévision de la demande. Des modèles taillés pour votre métier.
- Classification & régression
- Modèles interprétables
- API d'inférence
- Suivi de la dérive
Automatisations métier
Workflows multi-étapes qui libèrent vos équipes des tâches répétitives : facturation, relances, qualification, dispatch.
- Triggers temps réel
- Connecteurs SaaS natifs
- Approbations & validations
- Audit & logs complets
Pipelines de données (ETL)
Collecte, nettoyage, transformation et chargement de vos données vers un entrepôt unique exploitable.
- Sources multiples (API, DB, fichiers)
- Orchestration Airflow / Dagster
- Monitoring 24/7
- Catalogue de données
Assistants IA & LLM
Chatbots support, assistants internes (RH, ventes, juridique), recherche sémantique sur vos documents.
- Connexion à vos données privées
- Recherche RAG
- Réponse contextuelle FR / EN / WO
- Garde-fous & validation
Extraction & OCR
Lecture automatique de documents : factures, contrats, CV, justificatifs. Données structurées prêtes à l'emploi.
- OCR multi-langues
- Extraction de champs
- Validation humaine optionnelle
- Intégration ERP / RH
Cas d'usage
Une approche pour chaque secteur.
Voici comment nous mettons l'IA et la donnée au service de différents métiers.
Retail & e-commerce
Recommandation produits, prédiction de demande, segmentation client, optimisation des promotions.
Banque & fintech
Scoring crédit, détection de fraude, KYC automatisé, churn client, anti-blanchiment.
Industrie & supply chain
Maintenance prédictive, optimisation de stock, planification de production, suivi logistique.
Service client
Bot support multilingue, routage intelligent des tickets, analyse de sentiment, FAQ dynamique.
Conformité & juridique
Lecture de contrats, détection de clauses sensibles, vérification réglementaire, archivage.
Marketing & data
Attribution multi-canal, dashboards exécutifs, segmentation comportementale, A/B testing.
La stack
Des outils éprouvés, open-source quand possible.
Nous combinons librairies de référence et services cloud pour livrer rapidement et garder la main sur l'avenir.
Python · Pandas · scikit-learn
Data & ML
PyTorch / TensorFlow
Deep learning
OpenAI · Anthropic · Mistral
LLM & embeddings
Airflow · Dagster · dbt
Orchestration
BigQuery · Snowflake · DuckDB
Data warehouse
Metabase · Superset
BI open-source
n8n · Make · Zapier
Automations
FastAPI · LangChain
API & agents
Notre approche
Du diagnostic au modèle en production.
Pas de magie, pas de buzzword. Nous travaillons en cycles courts, sur des cas d'usage concrets, mesurables et auditables.
01
Audit & diagnostic
2 semaines pour cartographier vos sources de données, vos cas d'usage prioritaires et vos contraintes (confidentialité, infra, budget).
02
Prototype & POC
Un prototype concret livré en 3 à 4 semaines pour valider l'approche et démontrer la valeur sur vos vrais données.
03
Industrialisation
Mise en production : pipeline robuste, monitoring, sécurité, intégration aux outils existants, formation des équipes.
04
Suivi & itération
Suivi de la dérive des modèles, mise à jour des données, amélioration continue, évolution des cas d'usage.
Atelier de cadrage offert
On part de vos données, on revient avec un plan d'action.
Un de nos data engineers passe 2 heures avec vos équipes pour identifier les cas d'usage à plus fort impact et chiffrer un premier prototype.