Data & IA

L’architecture, stratégie et intégration des Données désigne l’ensemble des activités permettant de définir la vision data de l’entreprise, de concevoir les architectures cibles et d’assurer la circulation fluide et sécurisée des données entre les systèmes. Cela comprend la construction d’une stratégie data alignée avec les objectifs métiers, la gestion des données de référence (MDM) et la mise en place de solutions d’intégration garantissant un partage efficace et standardisé des données dans tous les environnements IT.

Services proposés :

• Élaboration de la stratégie data et de la feuille de route associée.
• Mise en place de solutions MDM et harmonisation des données de référence.
• Conception des architectures de gestion et d’intégration des données (on-prem, cloud, hybride).
• Déploiement de plateformes d’intégration et d’APIs pour le partage interne/externe.
• Sécurisation, standardisation et supervision des échanges de données.

Le Data Engineering désigne l’ensemble des activités techniques qui permettent de collecter, transformer, organiser et rendre accessibles les données dans des environnements fiables, scalables et performants. Il constitue la fondation de toute stratégie data, en mettant en place des pipelines de traitement (batch ou temps réel), des modèles de données robustes, et des architectures de stockage (data lake, data warehouse, data mesh), adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de sécurité et de volume.

Services proposés :

• Mise en place de data lakes, data warehouses et data meshes.
• Développement de pipelines de traitement (batch & streaming) – Spark, dbt, Airflow, Kafka.
• Choix et implémentation des architectures (on-prem, cloud, hybrid).
• Optimisation & fiabilisation des pipelines existants.

La Data Science & l’Intelligence Artificielle (IA) visent à extraire de la valeur à partir des données en construisant des modèles prédictifs, prescriptifs ou génératifs. Cela inclut la modélisation statistique, le machine learning, le deep learning et les approches plus avancées comme le traitement du langage naturel (NLP) ou la vision par ordinateur. L’objectif : permettre une meilleure prise de décision, l’automatisation de tâches complexes, et le développement de nouveaux services innovants.

Services proposés :

• Détection d’opportunités IA (use cases à fort ROI).
• Modélisation statistique & Machine Learning (XGBoost, Random Forest, SVM, etc.).
• Implémentation de modèles de Deep Learning & NLP (LLMs, computer vision, etc.).
• Création de modèles IA avancés sur mesure (NLP, Vision, LLMs).

Le MLOps (Machine Learning Operations) est l’ensemble des pratiques, outils et processus permettant de mettre en production, surveiller et maintenir des modèles d’IA de manière fiable, scalable et reproductible. Il s’agit de l’industrialisation du cycle de vie des modèles : versioning des datasets et algorithmes, automatisation des déploiements (CI/CD), supervision de la performance, gestion des dérives, traçabilité et auditabilité. L’objectif est de garantir que les modèles déployés sont robustes, maintenables et conformes dans le temps.

Services proposés :

• Structuration du cycle de vie modèle : versionning, déploiement, monitoring.
• Mise en place de pipelines CI/CD pour l’IA (MLflow, DVC, Vertex AI, SageMaker, etc.)
• Observabilité des modèles, détection de dérives, explainability.
• Mise en place d’un framework complet de gouvernance des modèles.

Concevoir et déployer des plateformes data unifiées, souvent cloud-native, qui centralisent les traitements, la gouvernance et l’exploitation analytique des données. Cela inclut l’intégration d’outils d’orchestration, de traitement, de BI et de sécurité dans des environnements comme AWS, Azure, GCP ou hybrides. Ces plateformes permettent aux équipes data, métiers et IT de collaborer efficacement, d’accéder aux bonnes données au bon moment, et de tirer pleinement parti des capacités d’analyse avancée, en self-service ou automatisée.

Services proposés :

• Conception et intégration de plateformes data sur AWS, GCP, Azure.
• DataOps, automation des flux de données.
• Sécurisation, performance et scalabilité.
• Modernisation & migration vers des architectures data cloud-native.