Nos Expertises
Nos collaborateurs allient expertise IT et connaissance métier pour répondre de manière précise et efficace à vos enjeux data.
Grâce à cette double compétence, nous intervenons sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, du cadrage stratégique à la mise en production.
Des perspectives centrées sur la donnée
Notre vision
À l’avant-garde d’une vision axée sur les données, nous stimulons l’innovation technologique et la transformation des systèmes d’information. En garantissant la qualité des données, en optimisant les processus, et en dévoilant le potentiel interne et externe des données, nous sommes vos partenaires. Notre expertise englobe l’architecture SI, l’Intelligence Artificielle, la RPA, tout en assurant une veille technologique proactive.
Double compétence IT et métier
Notre savoir-faire
Nos consultants se distinguent par une double compétence en IT et métier. Cette synergie permet d’allier une expertise pointue dans les technologies et la data à une compréhension approfondie des besoins métier spécifiques.
Cette approche holistique favorise une collaboration efficace et nous permet d’accompagner nos clients dans la conduite des projets complexes, gestions des données et de l’IA, l’implémentation de nouveaux outils informatiques, l’alignement des systèmes d’information et des organisations aux enjeux métiers.
Expertises data avancées
DE LA DONNÉE
Stratégie data :
Cadrage des cas d’usage, définition de feuille de route data/IA, data literacy
Gouvernance des données :
Data ownership & stewardship. Gouvernance des métadonnées (Collibra). Qualité et traçabilité de la donnée (data lineage, data profiling).
Conformité règlementaire :
RGPD, BCBS 239, DORA, obligations sectorielles sur les données
intégration
Modélisation & urbanisation des flux data :
Architecture en couches (INTEGRATE / MANAGE / DELIVER).
Data Mesh, Data Fabric, architecture distribuée.
Intégration de données :
ET/ELT (Informatica, Tablend, DataStage, dbt…).
Virtualisation de données (Denodo).
Connecteurs ERP, CRM, systèmes métiers.
Interopérabilité & API Management :
Gestion des flux temps réel (Kafka, API REST), orchestration (Airflow, NiFi…).
IA
Machine Learning & IA :
Modèles supervisés, non supervisés, séries temporelles, NLP, LLM…
Outils : Python, SAS, R, Daitaku, solutions Cloud
ML Ops :
Industrialisation des modèles, déploiement monitoring de dérive.
Intégration avec les SI métiers (serveurs de scoring, APIs, workflows).
Cas d’usage sectoriels :
Détection d’anomalies, prévision, scoring, recommandation, scores de risques, LLM, etc…
& cloud
Data Lake / Data Warehouse / Lakehouse :
Technologies : Snowflake, Data bricks, BigQuery, Redshift, Synapse…
Plateformes cloud (Azure, AWS, GCP) avec infrastructure as code (Terraform).
Industrialisation des pipelines :
CI/CD, monitoring, logging, gestion des erreurs.
Sécurité & conformité :
Encryption, accès RBAC/ABAC, audibilité des plateformes.
& data visualisation
Outils de visualisation :
Power BI, Tableau, Qlik, Looker.
Conception de dashboards dynamiques
et restitution adaptée aux différents métiers.
Self BI :
Démocratisation de la donnée avec des modèles sémantiques partagés (ex : Data product Denodo).
& Master Data
Référentiels (MDM) :
gestion centralisée des données de référence (clients, produits, fournisseurs, etc…).
Data Quality :
Outils et méthodologies pour le nettoyage, le contrôle, la standardisation.
Data lineage & impact analysis :
Compréhension des flux de bout en bout.
Expertises sectorielles
Telecom
- Data Virtualisation et IoT :
Intégration temps réel des données IoT pour pilotage énergétique et supervision intelligente des infrastructures.
- Gouvernance IoT :
Mise en place de référentiels et politiques de qualité pour la fiabilité des données issues des objets connectés.
- Jumeaux numériques :
Modélisation virtuelle des actifs pour simulation, maintenance prédictive et optimisation des opérations.
- Optimisation des consommations énergétiques par la data :
Exploitation des données pour réduire les coûts énergétiques et améliorer l’efficience des réseaux.
- Interopérabilité des systèmes techniques :
Intégration des équipements hétérogènes pour assurer une communication fluide entre les technologies existantes.
Transports
- Continuité numérique :
Alignement des flux physiques et digitaux pour garantir l’efficience opérationnelle tout au long du cycle de vie industriel.
- Traçabilité des actifs :
Suivi précis des équipements, pièces et matériaux pour sécuriser la chaîne logistique et la conformité règlementaire.
- Maintenance prédictive via IA :
Anticipation des pannes à partir des données machines pour limiter les arrêts non planifiés.
- Jumeaux numériques industriels :
Réplication virtuelle d’équipements pour tester des scénarios sans impacter la production.
- Smart Supply Chain :
Orchestration des flux logistiques et prévision de la demande par traitement avancé des données.
Travaux Publics
- Traçabilité des matières premières :
Suivi numérique des matériaux (béton, acier, bois, etc.) de la source à l’ouvrage, pour garantir conformité, durabilité, et empreinte carbone. Mise en œuvre de portefeuilles digitaux pour assurer une transparence complète tout au long du cycle de vie du projet.
- Traçabilité des actifs :
Cartographie dynamique des équipements des équipements pour maintenance optimisée et documentation règlementaire en temps réel.
- BIM (Building Information Modeling) & data lifecycle :
Structuration et exploitation des données de construction pour le suivi du cycle de vie des ouvrages.
- Monitoring en temps réel des chantiers :
Utilisation de capteurs et de plateformes IoT pour piloter les travaux avec plus de réactivités.
distribution
- Gouvernance IT & Data :
Structuration des données produits et clients pour répondre aux exigences de performance, conformité et personnalisation marketing.
- Traçabilité des produits :
Suivi bout-en-bout des flux produits pour maîtrise des stocks, sécurité sanitaire et transparence consommateurs.
- Personnalisation client par la data :
Analyse des comportements d’achat pour adapter offres, pricing et promotions en temps réel.
- Prévision intelligente des ventes :
Modèles prédictifs intégrant saisonnalité, météo, évènements pour affiner l’approvisionnement.
- Optimisation des parcours omnicanaux :
Unification des données online et offline pour améliorer l’expérience client et la performance commerciale.
