Données

Data & intelligence

Des chiffres sur lesquels tout le monde s’accorde.

Prestations
5 familles

Le problème n’est presque jamais le manque de données, mais leur dispersion et leurs définitions contradictoires. Nous construisons la chaîne complète — collecte, nettoyage, modélisation, restitution — puis nous ajoutons de l’apprentissage automatique uniquement là où il produit un gain mesurable.

Les problèmes que nous traitons

  • 01Plusieurs versions du même indicateur selon le service qui le calcule.
  • 02Des journées perdues chaque mois à consolider des exports à la main.
  • 03Des décisions prises sur des chiffres vieux de plusieurs semaines.
  • 04Des données de qualité inégale, sans règle ni responsable identifié.
  • 05Des projets d’IA lancés sans définition du gain attendu.

Prestations

01

Data engineering & ETL/ELT

La plomberie fiable sans laquelle aucun tableau de bord ne tient.

  • Connecteurs vers ERP, CRM, bases métier, fichiers et API
  • Pipelines orchestrés, rejouables et supervisés
  • Historisation et gestion des évolutions de schéma
  • Traitement par lots ou en flux selon la fraîcheur requise
  • Tests de données et alertes sur rupture de chargement
02

Entrepôt & modélisation

Un modèle lisible, documenté, qui survit au départ de son auteur.

  • Entrepôt de données et schémas en étoile
  • Transformation versionnée avec dbt
  • Dictionnaire des indicateurs et règles de calcul partagées
  • Gestion des accès par rôle et cloisonnement des données sensibles
  • Optimisation des coûts de stockage et de calcul
03

Business intelligence & reporting

Des tableaux de bord réellement ouverts, parce qu’ils répondent à une décision.

  • Tableaux de bord de direction et par métier
  • Rapports réglementaires et diffusion automatisée
  • Exploration en libre-service pour les analystes
  • Alertes sur seuils et suivi d’objectifs
  • Formation des utilisateurs et des référents internes
04

Gouvernance & qualité

Ce qui transforme un entrepôt en actif durable.

  • Règles de qualité, contrôles automatisés et score par source
  • Propriété des données et responsabilités définies
  • Traçabilité de bout en bout (data lineage)
  • Politique de rétention et conformité des données personnelles
  • Catalogue de données et documentation vivante
05

Machine learning & automatisation

De l’IA appliquée, évaluée sur vos données, avec un critère d’arrêt.

  • Prévision de la demande et optimisation des stocks
  • Scoring, segmentation et détection d’anomalies ou de fraude
  • Extraction automatique de données documentaires
  • Recherche sémantique et assistants sur vos référentiels internes
  • Industrialisation : suivi de dérive, réentraînement, supervision

Notre approche

01Partir des décisions

Nous remontons des décisions à prendre vers les données nécessaires, jamais l’inverse : c’est ce qui évite les tableaux de bord inutilisés.

02Qualifier les sources

Recensement des systèmes, mesure de la qualité, repérage des définitions divergentes et des données manquantes.

03Construire par itérations

Un premier périmètre utile en quelques semaines, puis élargissement source par source, avec validation métier.

04Transférer l’autonomie

Formation, documentation et conventions pour que vos équipes produisent ensuite leurs propres analyses.


Livrables & résultats

Ce que vous recevez

  • Cartographie des sources et dictionnaire des indicateurs
  • Entrepôt de données et pipelines supervisés
  • Tableaux de bord par direction et par métier
  • Règles de qualité et tableau de suivi
  • Modèles évalués, documentés et industrialisés
  • Formation des utilisateurs et des référents

Indicateurs visés

− 90 %

Temps de consolidation des rapports

J+1

Fraîcheur des indicateurs de pilotage

1

Définition partagée par indicateur clé


Technologies mobilisées

  • PostgreSQL
  • BigQuery
  • dbt
  • Airflow
  • Python
  • Pandas
  • Power BI
  • Metabase
  • Apache Superset
  • scikit-learn
  • Elasticsearch

Le choix des outils dépend de votre existant et des compétences disponibles dans votre équipe : nous documentons systématiquement les alternatives écartées et les raisons de la décision. Voir notre socle technique complet.


Cas d’utilisation

Commerce

Pilotage commercial unifié

Ventes consolidées par point de vente et prévision de réassort réduisant les ruptures sur les références clés.

Banque & finance

Risque de crédit

Scoring et détection d’anomalies en appui du comité d’engagement, avec explication des facteurs de décision.

Administration publique

Suivi de programmes

Indicateurs de plusieurs directions réunis dans un tableau de bord unique, actualisé quotidiennement.


Questions fréquentes

Faut-il un gros volume de données ?

Non. La plupart des gains viennent d’abord de la consolidation propre de quelques sources existantes, pas du volume.

Nos données sont-elles envoyées à un fournisseur d’IA ?

Uniquement si vous le décidez. Nous proposons des architectures où les données sensibles restent chez vous, avec anonymisation ou modèles hébergés en interne.

Excel ne suffit-il pas ?

Excel reste excellent pour l’analyse ponctuelle. Il devient un risque quand plusieurs versions circulent et que la consolidation mensuelle mobilise des journées entières.

Comment mesurez-vous la valeur d’un projet d’IA ?

Par un indicateur fixé avant de commencer : temps gagné, taux d’erreur, ruptures évitées. Sans gain démontré au terme d’un pilote court, nous recommandons d’arrêter.