On ne vend pas de prestations : on résout des problèmes.
Tout converge
Diagnostic
Le vrai problème n'est pas toujours celui qu'on croit voir. On voit la situation sans le biais d'être à l'intérieur de l'organisation.
Solution juste
On propose la solution la plus simple et la plus adaptée pour votre problème concret. Jamais un bazooka pour tuer un moustique.
Capacité installée
Quand on a fini, votre équipe a la pleine maîtrise de la solution. Si on continue à travailler ensemble, c'est parce que vous le voulez et qu'on peut vous aider, pas parce qu'on vous a enfermés dans une boîte noire.
Diagnostic
Le vrai problème n'est pas toujours celui qu'on croit voir. On voit la situation sans le biais d'être à l'intérieur de l'organisation.
Solution juste
On propose la solution la plus simple et la plus adaptée pour votre problème concret. Jamais un bazooka pour tuer un moustique.
Capacité installée
Quand on a fini, votre équipe a la pleine maîtrise de la solution. Si on continue à travailler ensemble, c'est parce que vous le voulez et qu'on peut vous aider, pas parce qu'on vous a enfermés dans une boîte noire.
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Tout le monde veut un agent IA. Peu comprennent ce qu'il faut pour passer d'une démo à un produit qui gère des milliers d'utilisateurs sans que les coûts de tokens explosent, que des hallucinations apparaissent ou que tout devienne ingérable.
Intelligence artificielle générative et appliquée
Features de GenAI, chatbots, agents. De la preuve de concept à la solution en production, on sait résoudre tous les défis techniques et business qui apparaissent quand on veut scaler.
MODO : features d'IA générative dans l'app (19 M+ utilisateurs). Techint : assistant conversationnel institutionnel.
Vous avez des données dispersées dans une douzaine de systèmes, aucune source de vérité, et chaque nouveau projet commence par réinventer la roue. Ça vous parle ?
Infrastructure de données qui fonctionne
Architecture de données, pipelines, data lakes et warehouses. Le travail ingrat qui rend tout le reste possible. Sans ça, n'importe quel modèle d'IA est une maison sans fondations.
CCM/DataVue : datalake + ETLs pour données de crédit chiffrées. Moni : migration d'ETLs legacy vers une architecture moderne.
Votre équipe data science a construit un super modèle dans une notebook. Six mois plus tard, il est toujours dans la notebook. Pendant ce temps, les décisions business se prennent toujours au doigt mouillé.
Des modèles ML qui arrivent en production
Développement de modèles prédictifs, déploiement, monitoring et réentraînement. Vous pouvez confirmer vos intuitions avec des données, pas avec des PoCs qui restent dans une notebook mais avec des solutions qui tournent en production et génèrent un impact mesurable.
Moni : modèle de prédiction d'impayés qui a amélioré de 20% le recouvrement des prêts à risque. MODO : recherche contextuelle un an avant la concurrence.
Vos modèles sont en production. Le réentraînement est manuel, le monitoring c'est un tableur, et quand le data scientist qui l'a construit part, personne ne sait comment ça marche.
MLOps et maturité opérationnelle
CI/CD/CT pour les modèles ML. Des frameworks réplicables pour que votre équipe puisse opérer de façon autonome.
MODO : framework MLOps que MODO a adopté et opère de façon indépendante aujourd'hui. CTF Capital : déploiement, réentraînement et monitoring de modèles prédictifs.
Envie de parler de votre problème ?
Dites-nous ce que vous devez résoudre.
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