ROI moyen x3.2 en 6 mois · Modèles industrialisés — Data, ML & analytics

Vos données, enfin
un avantage compétitif.

Data scientists francophones experts en Machine Learning, lead scoring, prédiction du churn, détection de fraude, dashboards KPI temps réel. Du modèle expérimental au déploiement en production. Stack moderne, pratiques MLOps.

x3.2
ROI moyen à 6 mois
15j
Démarrage projet
UE
Hébergement données
— Nos data scientists en action

Des modèles déployés en production, pas des notebooks.

Data scientist sur dashboard

Dashboards temps réel

Power BI, Tableau, Looker. KPIs business automatisés, drill-down, alertes.

Équipe data en réunion

Sprints de 2 semaines

Démos régulières, feedback continu, pas d'effet tunnel sur les projets ML.

Code Python sur écran

MLOps natif

Versioning, monitoring de la dérive, retraining automatique, rollback.

— Cas d'usage

Des résultats mesurables.

Nos data scientists livrent des modèles industrialisés, pas des notebooks Jupyter qui restent dans un tiroir.

Lead scoring

Identifier les prospects qui signent

Modèle de scoring entraîné sur votre historique commercial. Vos commerciaux concentrent leur énergie sur les comptes à fort potentiel uniquement.

📈 +42% de taux de conversion en moyenne
Prédiction churn

Anticiper les départs clients

Détection 60 à 90 jours en amont des comptes à risque. Action de rétention déclenchée automatiquement par votre CRM.

📈 -28% de taux d'attrition constaté
Dashboards

Pilotage temps réel

Tableaux de bord Power BI, Tableau, Looker, Metabase. KPIs business automatisés, drill-down, alertes intelligentes.

📈 -75% de temps de reporting manuel
Recommandation

Cross-sell & up-sell

Moteurs de recommandation produit ou service basés sur les patterns d'achat de votre base. Intégration native dans le parcours client.

📈 +18% de panier moyen
NLP

Analyse de verbatims

Classification automatique de tickets, analyse de sentiment, détection de signaux faibles dans les feedbacks clients à grande échelle.

📈 -50% de temps de traitement support
Fraude

Détection d'anomalies

Modèles non-supervisés pour repérer transactions suspectes, comportements atypiques, patterns frauduleux. Alertes en temps réel.

📈 90%+ de précision sur cas réels
— Stack technique

Maîtrise des outils modernes.

PythonRSQL PostgreSQLSnowflakeBigQuery scikit-learnPyTorchTensorFlow XGBoostLightGBMPandas dbtAirflowMLflow FastAPIDockerAWS Azure MLGCPPower BI TableauLookerMetabase LangChainOpenAI API
— Notre approche

Du POC à la production.

Nous ne livrons pas des notebooks : nous livrons des modèles déployés, monitorés, maintenus.

🎓

Profils confirmés

Master 2 / Doctorat en data science, statistiques ou IA. 4 ans d'expérience minimum sur projets en production.

🔧

MLOps natif

Versionning des modèles, monitoring de la dérive, retraining automatique, rollback. Standards industriels.

🔒

Données sécurisées

Hébergement UE, anonymisation, chiffrement, accès loggé. Conformité RGPD by design.

📚

Documentation

Modèles documentés, code commenté, runbooks. Vos équipes reprennent la main à tout moment.

Itérations rapides

Sprints de 2 semaines, démos régulières, feedback continu. Pas d'effet tunnel.

🤝

Co-construction

Pair programming avec vos équipes data si vous en avez. Transfert de compétences inclus.

— Méthode

Du brief au modèle déployé.

1

Discovery

Cadrage business, audit des données disponibles, définition du KPI cible et du seuil de succès.

2

POC

Prototype rapide en 2 à 4 semaines pour valider la faisabilité et l'ordre de grandeur du gain.

3

Industrialisation

Pipeline robuste, API, monitoring, tests, intégration dans votre SI.

4

Run

Maintenance, retraining, évolutions, support. Le modèle reste pertinent dans le temps.

— Vos données dorment ?

Audit data offert.

2h d'échange + restitution écrite : nous identifions 3 cas d'usage à fort ROI dans votre organisation.

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