Ateliers avec les équipes métier : clarification des enjeux, cartographie des sources (fichiers, bases, APIs) et définition des indicateurs de réussite.
Une méthode en cinq étapes
Du cadrage métier à la mise en production : une méthode structurée, des jalons de validation à chaque étape, des livrables conçus pour être utilisés au quotidien.
Notre méthode
Une méthode en cinq étapes
Chaque étape aboutit à un livrable défini et à une validation partagée avant d’engager la suivante.
Audit qualité des données, analyses exploratoires et premiers résultats. Nous formulons alors une recommandation nette : modèle prédictif, tableau de bord, automatisation ou remise à plat des données.
Développement itératif des modèles, pipelines et interfaces. Tests sur vos historiques et validation métier avant toute mise en production.
Déploiement, documentation et formation des utilisateurs clés. Remise du code, des tableaux de bord et d’un guide d’exploitation.
Suivi des performances, recalibrage des modèles, correctifs et évolutions. Un projet data se poursuit après la livraison.
Engagement
Modèles de collaboration
Quatre formules contractuelles, adaptées à l’ampleur du projet, à votre budget et à la disponibilité de vos équipes.
Projet au forfait
Pour un livrable cadré : diagnostic, scoring, tableau de bord ou prototype. Périmètre, calendrier et budget fixés en amont, avec points de validation.
Mission en régie
Pour intégrer une équipe data, produit ou IT : exploration, industrialisation ou renfort sur un chantier en cours.
Abonnement mensuel
Accompagnement récurrent après la mise en production : suivi des indicateurs, maintenance des modèles, évolutions ponctuelles et conseil continu.
Formation
Parcours sur mesure (Python, SQL, BI, bonnes pratiques ML) pour directions métier, analystes ou équipes IT.
Incertain sur la formule adaptée ? Présentez-nous votre contexte : nous vous proposerons le mode d’engagement le plus pertinent.
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