Notre méthode, en trois temps
Cadrer
Nous clarifions où vous en êtes et où vous devez aller. Diagnostic de vos processus, de votre TI et de votre maturité data/IA, priorisation des enjeux et définition d’une cible réaliste, architecture comprise.
Livrer
Nous priorisons selon l’impact réel : ROI, effort, risque. Nous construisons ensuite les agents, l’orchestration, l’automatisation, les plateformes data, puis nous industrialisons pour que la solution tienne en production, pas seulement en démonstration.
Ancrer
La meilleure technologie ne vaut rien si personne ne l’utilise. Nous accompagnons le changement en formant les équipes et en mesurant les résultats pour ajuster en continu.
Découvrez Elio
Avant de concevoir une solution pour vous, nous la mettons à l’épreuve chez nous. Elio, notre espace de travail agentique interne, structure déjà le quotidien de nos consultants : cadrage des mandats, avant-ventes, collaboration en mission. Nous appliquons nos propres principes à nous-mêmes.
FAQ
Le machine learning classique prédit ou classe à partir de données historiques (ex. détection de fraude, prévision de la demande). L’IA générative, elle, produit du contenu nouveau (texte, code, analyses) à partir d’un modèle entraîné sur de vastes corpus.
Ça dépend de la maturité de vos données et de la complexité du cas d’usage, mais notre approche en trois temps (Cadrer, Livrer, Ancrer) vise justement à livrer un premier résultat rapidement plutôt que d’attendre un projet parfait.
Par une gouvernance intégrée dès le cadrage (traçabilité des données, suivi de la performance, boucles de rétroaction) plutôt qu’un contrôle ajouté après coup.
Non. Nous travaillons avec les plateformes déjà en place chez nos clients (Microsoft, AWS, Google Cloud, Databricks, Snowflake, entre autres) plutôt que d’imposer une refonte technologique préalable.
Un projet d’IA en tête? Parlons-en.
Contact
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Philippe Harel
Leader Data & IA