Réalisation BI & data scienceBI & data science deliveryDes solutions livrées, utilisées et maintenues.Solutions delivered, used and maintained.

Un cadrage avant la première ligne de codeScoping before the first line of code

Chaque réalisation commence par un sprint de cadrage. Nous précisons les questions d’affaires à résoudre, les utilisateurs visés, les sources disponibles et les critères de réussite. Ce temps investi au départ évite de livrer un produit techniquement correct qui ne répond à aucun besoin réel. Le cadrage produit aussi un carnet de produit priorisé, qui guide les itérations suivantes et rend les arbitrages visibles pour tous.

Every delivery starts with a scoping sprint. We clarify the business questions to answer, the target users, the available sources and the success criteria. Time invested up front avoids delivering a technically sound product that meets no real need. Scoping also produces a prioritized product backlog, which guides the following iterations and makes trade-offs visible to everyone.

Notre façon de livrerHow we deliver

Nous avançons par itérations courtes, avec des démonstrations régulières aux utilisateurs. Chaque cycle livre un incrément utilisable, recueille la rétroaction et ajuste la suite. Les équipes métiers voient le produit prendre forme et contribuent à le valider au fil de l’eau.

We move forward in short, focused iterations, with regular demonstrations to the people who will use the product. Each cycle delivers a usable increment, gathers feedback and adjusts what comes next. Business teams see the product take shape and help validate it as it evolves.

Des tableaux de bord faits pour déciderDashboards made for decisions

Un bon tableau de bord trouve l’équilibre entre rigueur technique et lisibilité. Nous partons des décisions que doivent prendre les gestionnaires, puis concevons des maquettes validées avant tout développement. Selon vos besoins, nous construisons des rapports corporatifs gouvernés ou des modèles sémantiques qui permettent aux analystes d’explorer les données en libre-service. Les interfaces sont en français, adaptées aux usages mobiles au besoin, et accompagnées d’un guide utilisateur.

A good dashboard strikes a balance between technical rigour and readability. We start from the decisions managers need to make, then design mock-ups that are validated before any development. Depending on your needs, we build governed corporate reports or semantic models that let analysts explore data on a self-service basis. Interfaces are in French, adapted for mobile use where needed, and come with a user guide.

Nos interventions en BI couvrent notamment :

Our BI work covers, among other things:

• L’audit et la cartographie du patrimoine décisionnel existantAuditing and mapping your existing decision-support assets
• La conception et le maquettage des besoins d’analyse avec les utilisateursDesigning and mocking up analysis needs together with users
• La construction de modèles sémantiques documentés pour le libre-serviceBuilding documented semantic models for self-service analytics
• L’optimisation des temps de réponse et la refonte des modèles de donnéesImproving response times and redesigning data models
• La refonte visuelle des rapports et leur adaptation aux appareils mobilesRedesigning report visuals and adapting them for mobile devices

De l’audit aux modèles prédictifsFrom audit to predictive models

En data science, tout commence par une définition précise de ce que l’on cherche à prédire ou à expliquer. Nous auditons les données disponibles, vérifions l’historique réellement exploitable, puis choisissons la méthode adaptée : statistiques, apprentissage automatique, analyse de texte ou vision par ordinateur. Les modèles sont expliqués aux utilisateurs, et leurs limites documentées, pour qu’ils soient utilisés avec discernement.

In data science, everything starts with a precise definition of what you want to predict or explain. We audit the available data, check how much history is actually usable, then choose the right method: statistics, machine learning, text analytics or computer vision. Models are explained to users and their limits documented, so they are used with sound judgment.

Industrialiser et améliorer en continuIndustrialize and keep improving

Une preuve de concept qui reste sur un poste de travail ne crée pas de valeur. Nous mettons en production les pipelines, les rapports et les modèles avec des tests automatisés, une gestion des versions et une supervision de la qualité des données. Après la livraison, nous suivons l’usage réel des solutions et proposons les ajustements nécessaires, ou outillons vos équipes pour qu’elles le fassent elles-mêmes.

A proof of concept that stays on a laptop creates no value. We put pipelines, reports and models into production with automated tests, version control and data quality monitoring. After delivery, we track how the solutions are actually used and propose the necessary adjustments, or equip your teams to make them themselves.

Ce que nous regardons en premierWhat we look at first

Avant toute recommandation, quelques signaux concrets nous disent où se trouvent les vrais enjeux.

Before any recommendation, a few concrete signals tell us where the real issues are.