Notre terrain de jeu

Contexte

Un grand acteur de la banque souhaitait renforcer l’industrialisation de ses modèles de Machine Learning et fiabiliser leur passage en production.

Intervention

• Déploiement des modèles IA sur Azure.
• Mise en place de processus MLOps standardisés.
• Optimisation et automatisation des pipelines de traitement.
• Accompagnement des équipes Data Science et IT dans l’adoption des bonnes pratiques.
• Mise en place de mécanismes de supervision et d’alerting.

Contexte

Un client du secteur de la grande distribution souhaitait réduire les fraudes en caisses automatiques en exploitant la puissance de la Computer Vision.

Intervention

• Développement de modèles de vision par ordinateur pour la détection de fraudes.

• Intégration des modèles dans l’écosystème GCP.

• Tests de performance et ajustements des modèles.

• Déploiement pilote en magasins.

• Support aux équipes internes pour l’exploitation et la supervision.

Contexte

Notre client, acteur majeur du secteur mutualiste, a souhaité moderniser son système Data afin de mieux exploiter ses données et soutenir ses enjeux stratégiques et opérationnels.

Intervention

• Conception et déploiement d’une architecture décisionnelle sous Azure.

• Développement et optimisation des flux de données.

• Mise en place de traitements batch et temps réel pour différents cas d’usage.

• Accompagnement des équipes métiers et techniques dans l’appropriation des outils.

• Formation et transfert de compétences.

Contexte

Face à la montée en puissance des usages data, un acteur de l’énergie a souhaité moderniser son architecture Data pour améliorer sa fiabilité et son agilité.

Intervention

• Définition d’une roadmap technique claire et priorisée.

• Conception et déploiement d’un Data Lake répondant aux besoins métiers.

• Intégration de pratiques DataOps et DevOps pour automatiser et fiabiliser les flux.

• Mise en place d’outils de monitoring (Prometheus, Grafana) pour assurer la performance et la supervision.

• Accompagnement des équipes internes dans l’adoption des nouveaux standards.

Contexte

Un grand acteur du luxe a souhaité moderniser ses infrastructures Data afin de fiabiliser ses traitements et de renforcer le pilotage financier de ses activités internationales.

Intervention

• Migration et orchestration des pipelines ETL vers Google Cloud Platform.

• Mise en place d’une architecture Data Mesh pour faciliter la gouvernance distribuée.

• Modélisation et consolidation de données financières.

• Développement et déploiement de dashboards de pilotage dans Power BI.

• Support aux équipes pour l’appropriation des nouveaux outils.

Contexte

Un acteur du secteur automobile a souhaité moderniser sa plateforme Data pour répondre aux besoins croissants de ses métiers en matière d’accès aux données et d’autonomie analytique.

Intervention

• Organisation d’ateliers de cadrage pour comprendre les besoins métiers.

• Modélisation et développement de datasets au sein de la Data Platform.

• Structuration et documentation des processus pour faciliter le self-service.

• Mise en place de tests de validation et d’indicateurs de qualité.

• Support des équipes internes dans la prise en main des nouveaux environnements.