01
Silos de données
La donnée critique vit dans des systèmes déconnectés, avec des règles qui ne correspondent pas. Chaque analyse paie deux fois la taxe d'intégration.
Toutes les pratiquesPractice technologique
Data & BI
De la donnée brute à l'insight prêt pour la décision et l'IA.
Ce que nous faisons
Nous construisons la fondation data dont dépendent décisions et IA : data engineering et pipelines, BI et analytique, data science, gouvernance, qualité, observabilité, administration de bases de données. Le travail est rarement glamour — c'est ce qui rend tout ce qui suit digne de confiance.
Optimisation des coûts de market data (finance)
Pour les sociétés de gestion, banques et dépositaires : la dépense de market data est l'une des plus grandes — et des moins gouvernées. Nous aidons à la tracer, l'attribuer et l'optimiser, sans perdre les entitlements dont les desks dépendent.
Enjeux clés
02
Qualité de donnée insuffisante
Dérive, doublons et trous — c'est ce qui fait halluciner l'IA et tromper la BI. La qualité est un choix de conception, pas un projet de nettoyage.
03
Gouvernance faible
Sans propriété, traçabilité et contrôles d'accès, le tissu data devient juridiquement et opérationnellement fragile.
04
Manque de readiness IA
Les projets IA échouent dans la couche data bien avant la couche modèle. Sans fondations prêtes, le choix du modèle est une diversion.
05
Observabilité limitée
Les pipelines échouent en silence. Sans observabilité, c'est le business qui le remarque avant la plateforme.
Notre approche
Les fondations d'abord — puis le levier.
Évaluer Évaluation de la maturité data : sources, qualité, gouvernance, readiness IA.
Industrialiser Pipelines, lacs/entrepôts, modélisation — conçus pour la réutilisation.
Gouverner Qualité, observabilité, traçabilité et accès embarqués dans la plateforme.
Activer BI, analytique, data science — et des fondations prêtes pour l'IA qui vient.
Pourquoi cela compte maintenant
Mis à jour 2026
La réussite IA dépend désormais davantage du data engineering que du choix du modèle — la qualité de donnée est la contrainte liante, et c'est une donnée faible qui fait halluciner l'IA. Environ 41 % des dirigeants placent l'amélioration de la gouvernance data parmi leurs priorités 2026, tandis que l'observabilité data et les patterns data-fabric / data-mesh passent de l'expérimentation à l'architecture mainstream.
Valeur délivrée
- Une donnée digne de confiance, prête pour la décision
- Des fondations prêtes pour l'IA, pas du slideware
- Gouvernance et observabilité intégrées, pas ajoutées
- Une BI à laquelle le business fait réellement confiance
Croisement sectoriel
Tous les secteurs — la couche data est universelle.
Analyses associées
Des publications qui approfondissent ce secteur.
Nouvelles analyses prochainement.
Nous préparons une analyse plus poussée de ce secteur. Contactez-nous pour un aperçu.
Échanger avec nousCas d'usage associés
Des livraisons concrètes pour ce secteur.
Cas d'usage à venir.
Nos dernières livraisons sectorielles sont en cours de publication. Parlons-en en attendant.
Échanger avec nousRendons votre donnée fiable, gouvernée et prête pour l'IA.
Parlons de votre fondation data, de votre maturité de gouvernance ou d'une évaluation de readiness IA.