Les entreprises n'ont pas besoin de plus de discours sur l'IA. Elles ont besoin de la faire fonctionner. Nous concevons et déployons des solutions de Machine Learning et d'IA Générative, du cadrage jusqu'au code qui tourne — pour les PME comme pour les grands groupes.
Le cabinet est né en 2019. Les parcours qui le composent sont bien plus anciens.
Passés en direction Data et Analytics à l'intérieur de grandes organisations, entre Londres, New York et Paris.
Banque, assurance, financement, retail. Conformité, gouvernance, auditabilité : un terrain que nous connaissons de l'intérieur.
Notre seul critère de succès. Un modèle qui tourne, supervisé et mesuré — pas une démonstration.
Comprendre l'organisation, cadrer le bon problème, arbitrer vite. Une réflexion avec un COMEX, une architecture challengée avec une équipe Data, un cas d'usage identifié avec les métiers.
Construire pour de vrai. Modèles, agents, APIs, pipelines : du code qui tourne, documenté et supervisé — pas un démonstrateur.
Passer à l'échelle. Intégrer aux processus métier, gouverner, sécuriser, mesurer la performance dans la durée.
Une idée n'a de valeur que lorsqu'elle devient une réalité opérationnelle. Notre travail : réduire la distance entre la décision et l'exécution.
Stratégie, cadrage, transformation, gouvernance, roadmap, accompagnement exécutif.
Produits ML/GenAI, agents, applications, APIs, automatisation, industrialisation.
Acculturation, formation des managers, des équipes métiers et des équipes techniques.
Modèles prédictifs, scoring, forecasting, agents, RAG, assistants métiers — notre cœur d'expertise.
Data strategy, gouvernance, ingénierie, plateforme, cloud, MLOps/LLMOps — le socle qui rend l'IA possible.
Tout part du scoring. C'est notre socle commun. Ce qui change d'un secteur à l'autre, ce n'est pas le modèle — c'est la cible qu'on modélise et la décision que le score déclenche.
Banque, assurance, asset management : trois métiers, trois cibles. Risque de crédit, fraude, recouvrement, appétence.
La cible passe du risque à la valeur. Appétence, attrition, valeur client, prévision de la demande.
La même mécanique sur des actifs. Défaillance d'équipement, priorisation des interventions, prévision.
Nous sommes passionnés par la technologie — assez pour savoir qu'elle ne se suffit pas à elle-même. Un modèle, un agent ou une plateforme n'ont d'intérêt que s'ils déplacent une ligne dans vos comptes ou dans vos opérations.
Chaque projet doit pouvoir répondre à une question simple : qu'est-ce que cela change réellement pour l'entreprise ?