Cadrage des cas d’usage, trajectoire technologique, architecture et pilotage : relier les enjeux métier aux choix techniques et accompagner le passage du prototype à une solution réellement utilisable.

Qualité, responsabilités, référentiels, sécurité, traçabilité et conformité pour exploiter les données avec confiance dans les équipes, les applications et les systèmes d’IA.

Pipelines, intégration, traitements distribués, stockage et exposition des données : des architectures robustes, maintenables et adaptées aux usages analytiques comme aux applications IA.

RAG, recherche augmentée, agents spécialisés, orchestration multi-agents et intégration au SI, avec des architectures contrôlables, observables et conçues pour la production.

Prévision, classification, détection d’anomalies, scoring et optimisation, avec des méthodes choisies selon le problème, la donnée et les contraintes opérationnelles.

Conteneurisation, déploiement, CI/CD, observabilité, évaluation et suivi des modèles et agents pour une exploitation durable des solutions Data & IA.

Tableaux de bord, indicateurs et applications analytiques conçus pour rendre l’information immédiatement exploitable, lisible et fiable.

Ateliers et montée en compétence sur la Data, le Machine Learning, l’IA générative et les usages agentiques, adaptés au niveau et aux objectifs des équipes.