Nos convictions
Bâtir des systèmes créant une synergie puissante entre human expertise et intelligence machine
L'offre de services eaQbe
Un accompagnement de bout en bout : des fondations data à l’intelligence décisionnelle à l’échelle de votre organisation
Construire le socle data
Nous construisons la base unifiée dont vos données ont besoin pour passer à l’échelle. En maîtrisant l’intégration, la modélisation et la gouvernance, nous transformons des sources dispersées en un actif fiable, garantissant des analyses cohérentes à travers les équipes et les outils.
Transformer la data en intelligence décisionnelle
Nous concevons et optimisons des systèmes BI de bout en bout : modélisation des données, définition des KPI, dashboards, data storytelling, reporting automatisé et alertes. Le tout pensé pour l’adoption, la cohérence et une prise de décision plus rapide à l’échelle de votre organisation.
Solutions algorithmiques sur mesure
Nous concevons des algorithmes sur mesure pour résoudre des enjeux opérationnels spécifiques. Quand l’analytics “standard” ne suffit pas, nous développons une logique dédiée, de l’optimisation à la reconnaissance avancée de patterns. Transparente par conception, notre approche “white-box” rend la décision explicable et audit-able.
Nos experts disponibles
Un accompagnement sur mesure pour transformer vos données en décisions.
Senior Consultant Qlik Sense
➜ Visualisation de données
➜ Modélisation de données
➜ Administration & gouvernance QMC
➜ Optimisation des performences Big Data
Senior Consultant
Power BI Fabric
➜ Power BI data visualisation, DAX & Power M
➜ Microsoft Fabric Dataflow & Pipeline Design
➜ Microsoft Fabric Administration & gouvernance
Senior Consultant
Machine Learning
➜ Ingénierie des caractéristiques
➜ Développement et entraînement de modèles ML
➜ Agentic Workflows
Notre méthodologie
Une approche de conseil structurée, ancrée dans CRISP-DM et orchestrée en Scrum
1. Cadrer l’enjeu
Nous commençons par un cadrage métier : alignement des parties prenantes, mise en place de la gouvernance, et entretiens qualitatifs au sein des équipes. Via des comités de pilotage et des ateliers structurés, nous clarifions les objectifs, les critères de succès, les contraintes et les dépendances. En parallèle, nous évaluons les sources de données disponibles afin d’ancrer les décisions dans la réalité opérationnelle.
2. Construire et itérer
Nous traduisons les objectifs métier en pipelines data, et modèles. Cette phase couvre l'ingénerie des caractéristiques et la modélisation itérative, avec des points de validation fréquents. En cycles courts, nous testons les hypothèses, ajustons les configurations, et veillons à ce que les modèles restent explicables, robustes et alignés avec l’intention métier.
3. Valider et opérationnaliser
Nous évaluons les résultats au regard des objectifs initiaux. Une fois validés, nous déployons les solutions dans vos systèmes, accompagnons l'adoption des utilisateurs et documentons les livrables. Cette étape clôture le cycle avec les parties prenantes et pose les fondations de l'amélioration continue.
