Trois modes d'intervention, un même niveau d'exigence. Le format s'adapte à votre taille et à votre maturité, jamais l'inverse.
Feuille de route priorisée, recommandation d'architecture, plan de gouvernance.
Format : de l'atelier d'une journée à l'accompagnement au long cours.
Solution en production, code documenté, supervision et monitoring.
Format : forfait ou régie, selon le projet.
Parcours pédagogique, cas pratiques tirés de votre activité.
Format : managers, équipes métiers ou équipes techniques.
Cinq étapes, toujours les mêmes. C'est ce qui nous permet d'aller vite sans improviser.
Deux à quatre semaines. On identifie la décision à améliorer, on vérifie que la donnée existe vraiment, on chiffre le gain attendu avant d'écrire une ligne de code. Un cas d'usage qui ne passe pas ce filtre ne démarre pas — c'est le meilleur service qu'on puisse vous rendre.
Accès, qualité, historisation. L'ingestion et les contrôles de qualité sont automatisés dès le premier jour : un modèle nourri à la main ne passera jamais en production, et le découvrir six mois plus tard coûte cher.
Itérations courtes, en commençant toujours par une baseline simple. Chaque expérimentation est versionnée et traçable — jeu de données, paramètres, métriques — pour qu'un résultat reste reproductible un an plus tard.
Tests automatisés, intégration continue, déploiement reproductible, infrastructure décrite en code. Chez nous, la mise en production est une routine hebdomadaire, pas un événement qu'on redoute.
Supervision des performances, détection de dérive, réentraînement planifié, alertes branchées sur vos outils. Un modèle vit et se dégrade : il se surveille comme un système, pas comme un livrable qu'on archive.
Nous refusons la séparation artificielle entre ceux qui pensent et ceux qui construisent. Les mêmes personnes définissent la stratégie Data & IA, construisent l'architecture, développent les cas d'usage, industrialisent les modèles et accompagnent leur adoption.
Objectif : réduire la distance entre la décision et l'exécution.
Des experts responsabilisés plutôt qu'un dispositif lourd qui multiplie les intermédiaires.
Les bonnes personnes, le bon problème, la bonne technologie. Rien entre les trois.
Chaque mission réunit les compétences nécessaires autour d'un objectif clair et mesurable.
Ce qu'on nous demande avant de signer.
Un cadrage prend deux à quatre semaines et se termine par une décision : on y va, ou on n'y va pas. Un premier modèle utile en production se compte en deux à quatre mois selon l'état de vos données — c'est presque toujours la donnée qui fixe le rythme, pas le modèle.
Oui, et c'est le cas le plus fréquent. Le cadrage sert précisément à mesurer l'écart entre ce que vous avez et ce que le cas d'usage exige. Si le socle manque, on le construit d'abord — le faire dans l'autre sens produit une démonstration qui ne passera jamais à l'échelle.
Des PME jusqu'aux grands groupes internationaux. Le niveau d'exigence est le même, le dispositif s'adapte : quelques jours d'accompagnement d'un dirigeant d'un côté, un programme de transformation avec un COMEX de l'autre.
Non. Nous travaillons dans votre environnement — votre cloud, votre plateforme, vos outils — et nous savons ce que chacun coûte à maintenir. Nous ne recommandons un changement que si l'existant bloque réellement le cas d'usage.
Il est à vous, documenté, testé et déployable sans nous. Nous formons vos équipes à le reprendre. Un livrable que vous ne pouvez pas maintenir est un livrable raté.
Elle est traitée au cadrage, pas à la fin. Classification du risque, traçabilité, explicabilité, documentation et registre des systèmes d'IA sont intégrés au projet dès le départ, parce qu'un modèle non conforme ne sera jamais mis en production dans un secteur régulé.