Données et intelligence artificielle

Quel est le défi ?

Dans tous les secteurs, les organisations collectent plus de données que jamais. Pourtant, transformer ces données en résultats mesurables reste une tâche complexe. Environ 80 % des initiatives n’atteignent pas la phase au-delà de la preuve de concept, non pas par manque d’ambition, mais en raison de la difficulté à combler l’écart entre les données brutes et la valeur opérationnelle.

Le défi consiste à gérer l’ensemble du cycle de vie de la donnée : collecter les bonnes données, garantir leur qualité et leur accessibilité, en extraire des insights, et déployer des solutions évolutives répondant à de véritables besoins métier.

Le succès ne repose pas sur des efforts isolés : il nécessite une approche claire et de bout en bout, centrée sur des processus concrets, des cas d’usage précis et des résultats mesurables.

Expertise reconnue

Nous accompagnons les organisations depuis l’évaluation de leur environnement de données jusqu’à la mise en place d’une gouvernance efficace et la création de valeur métier, en combinant une expertise technique solide avec une approche pragmatique, centrée sur les cas d’usage.

Nous réunissons les compétences en Data Engineering et Data Science, ainsi que des outils puissants et packagés, pour répondre aux enjeux liés à la collecte, la gestion, la qualité et l’accessibilité des données. Qu’il s’agisse d’analytique avancée, de visualisation ou d’intelligence artificielle (IA) lorsque cela est pertinent, nous concevons des solutions au service d’objectifs opérationnels concrets.

Our role is not just to build, it’s to create value.

Solutions par

Industries

Notre expertise en données s’applique aux systèmes critiques dans divers secteurs. Nous avons défini nos méthodes et outils pour répondre aux défis opérationnels, réglementaires et techniques spécifiques.

Exemples

d'utilisation

Le Machine Learning (ML), l’Intelligence Artificielle Générative (GenAI) et l’analytique avancée offrent des leviers puissants pour extraire de la valeur des données, mais uniquement lorsqu’ils sont appliqués à des besoins opérationnels bien définis.

Qu’il s’agisse d’automatiser les insights, d’accélérer la prise de décision ou d’améliorer la performance des systèmes, ces technologies doivent être intégrées dans des solutions robustes, évolutives et fiables.

Nous accompagnons nos clients sur un large éventail de défis. Voici trois cas d’usage représentatifs où notre expertise fait la différence :

Maintenance prédictive

Nous aidons nos clients à anticiper les défaillances et à améliorer l’efficacité opérationnelle en mettant en place des modèles prédictifs dans des pipelines MLOps de bout en bout. Cela inclut la construction de plateformes évolutives pour l’orchestration des données et des modèles, le déploiement des modèles entraînés, ainsi que le suivi de leurs performances à l’aide d’indicateurs clés (KPI) clairs. Nous accompagnons également les efforts continus de R&D afin de faire évoluer et optimiser les modèles dans le temps.

IA pour l'ingénierie

Nous appliquons des techniques de GenAI basées sur les derniers modèles de langage de grande taille (LLM) pour accompagner les équipes d’ingénierie dans la gestion de la complexité croissante des systèmes. Qu’il s’agisse d’accélérer l’analyse des exigences, d’automatiser la génération de cas de test ou la relecture de documentation, ces technologies permettent de réduire les efforts manuels, d’améliorer la traçabilité et la conformité. En intégrant l’intelligence aux workflows d’ingénierie, nous facilitons une validation système plus rapide et plus fiable dans des environnements complexes.

IA fiable et sûre

Les systèmes d’IA utilisés dans des contextes critiques pour la sécurité doivent être conçus, validés et surveillés avec des mesures de protection rigoureuses. Nous aidons à mettre en place des processus pour évaluer et documenter la sécurité des modèles de Machine Learning, depuis les choix de conception à haut niveau jusqu’au déploiement opérationnel. Cela inclut des techniques pour atténuer les risques à la fois dans la distribution des données (in-distribution) et hors distribution (out-of-distribution), ainsi que des approches structurées visant à aligner l’ingénierie système, la data science et le MLOps au sein d’un cadre de sécurité cohérent.