Data Analysis & IA

Identifier, prioriser, développer et industrialiser les cas d’usage IA et Analytics avec gouvernance IA Responsable.

Problématiques clients

Enjeux d’identification
  • Cas d’usage IA peu priorisés ou mal définis.
  • Faible alignement métier / Data science.
Enjeux d’industrialisation
  • POCs IA non industrialisés.
  • Industrialisation IA manuelle et fragile.
Enjeux de gouvernance IA
  • Manque de transparence sur les algorithmes déployés.
  • Absence de supervision continue des modèles.

Démarche de mise en oeuvre

Phase 1 – Identification et qualification des cas d’usage
  • Ateliers métiers croisés.
  • Grille de scoring business, impact et faisabilité.
Phase 2 – Prototype IA (MVP)
  • Cadrage du périmètre fonctionnel.
  • Constitution des datasets d’entraînement.
Phase 3 – Développement et tests des modèles
  • Construction des algorithmes.
  • Calibration et tests croisés.
Phase 4 – Industrialisation MLOps
  • Mise en production sécurisée.
  • Supervision continue des performances.
  • Gouvernance IA Responsable (biais, fairness, explainability).