IA & Data

• Évaluation de la maturité IA & Data
  • Diagnostic de vos capacités existantes (techniques, humaines, organisationnelles)
  • Cartographie des forces et faiblesses
  • Benchmark sectoriel et identification des leviers de progrès

• Définition de feuille de route IA / Data
  • Co-construction d’un plan stratégique sur 1 à 3 ans
  • Priorisation des cas d’usage
  • Articulation avec les processus métier
  • Planning des déploiements
  • Estimation des budgets et ressources nécessaires

• Cadrage de projets IA
  • Qualification des besoins métiers
  • Analyse des jeux de données disponibles
  • Evaluation de la faisabilité technique et réglementaire
  • Rédaction de cahiers des charges fonctionnels et techniques

• Études de cas d’usage à fort impact
  • Sélection et modélisation de cas d’usage créateurs de valeur (automatisation, personnalisation, prédiction, aide à la décision), avec chiffrage du ROI potentiel et évaluation des risques (opérationnels, réputationnels, réglementaires)
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• Définition d’indicateurs de pilotage
  • Élaboration de KPI de performance IA
  • KRI de risques
  • indicateurs d’adoption et d’efficacité opérationnelle, avec intégration dans vos outils de pilotage existants

• Appui à la prise de décision stratégique (COMEX, DSI, métiers)
  • Animation d’ateliers de réflexion stratégique
  • Restitution synthétique des analyses pour arbitrage
  • Aide à la priorisation des investissements
  • Alignement des parties prenantes

• Conseil réglementaire et éthique
  • Intégration dès la phase stratégique des exigences AI Act, des recommandations RGPD, de l’ISO 42001 (gouvernance IA), et des bonnes pratiques en matière d’équité et de transparence

• Définition du cadre de gouvernance des données
  
  • Élaboration ou structuration des rôles (data owner, data steward, CDO), règles de gouvernance, responsabilités, processus de validation, et comité de gouvernance
  • Définition de politiques cohérentes avec votre organisation
• Cartographie des actifs de données
  
  • Identification des jeux de données critiques, analyse des flux de données, sources, usages et propriétaires
  • Constitution ou enrichissement de votre catalogue de données
• Mise en place de règles de qualité des données
  
  • Définition des dimensions de qualité (complétude, exactitude, unicité, cohérence, actualité)
  • formalisation des seuils d’alerte, et intégration dans les processus métiers
• Surveillance de la qualité et alerting
  
  • Déploiement d’outils ou de routines de monitoring
  • Visualisation d’indicateurs de qualité
  • Détection des anomalies ou dérives
  • Alertes automatiques et reporting
• Documentation et traçabilité des données
  
  • Mise en œuvre de solutions de data lineage pour retracer l’origine, les transformations et les usages des données à travers les systèmes
  • Documentation partagée accessible aux métiers et aux équipes techniques
• Sécurisation de l’accès et classification des données
  
  • Classification par sensibilité
  • Mise en œuvre de politiques d’accès
  • Audit des habilitations
  • Gestion des données sensibles (personnelles, financières, réglementées)
• Conformité réglementaire des traitements de données
  
  • Intégration des exigences  AI Act, DORA, ISO 42001, ISO 27001/27701, RGPD, avec documentation des finalités
  • Minimisation des données
  • Durée de conservation
  • Gestion des droits
• Acculturation des parties prenantes
  
  • Sensibilisation des métiers, IT et fonctions support à la gouvernance, la qualité et la sécurité des données
  • Appui à la mise en œuvre de nouvelles pratiques dans les équipes

• Définition d’un cadre de gouvernance de l’IA
  • Mise en place des rôles et responsabilités (Comité IA, responsables de l’usage, référents éthiques)
  • Définition de processus de décision, de contrôle et d’escalade
  • Alignement avec les politiques de gouvernance IT, data et cybersécurité
• Évaluation des risques IA (techniques, éthiques, réglementaires)
  • Identification et qualification des risques liés à l’usage d’IA (opacité, biais, détournement, dépendance, sécurité, non-conformité)
  • Modélisation de scénarios critiques
  • Evaluation de l’impact sur les droits fondamentaux et les parties prenantes
• Mise en conformité avec les exigences du futur AI Act
  • Typologie des systèmes IA utilisés (usage à risque, critique ou interdit)
  • Analyse des écarts avec les exigences réglementaires (documentation, explicabilité, gouvernance des données, robustesse, surveillance humaine) ;
  • Plans de remédiation
• Définition de principes et de chartes éthiques IA
  • Co-construction de référentiels internes intégrant les valeurs de l’organisation (équité, transparence, responsabilité, non-discrimination)
  • Communication auprès des équipes et intégration dans les processus métiers
• Audit de la transparence et de l’explicabilité des modèles
  • Analyse de la capacité des modèles à être interprétés (XAI)
  • Documentation des décisions algorithmiques
  • Supervision des seuils de confiance et de l’usage humain dans la boucle décisionnelle
• Mise en place de registres, logs et documentation IA
  • Création de registres de traitements IA
  • Journalisation des décisions automatisées
  • Documentation des jeux de données, des étapes de modélisation et des résultats (répond à une exigence réglementaire et à une attente de redevabilité)
• Évaluation de la qualité et de la loyauté des données utilisées
  • Analyse des biais dans les jeux d’entraînement
  • Vérification de la représentativité, des exclusions, de la qualité statistique
  • Propositions d’améliorations ou de mécanismes de correction
• Accompagnement du COMEX, des métiers et du juridique
  • Ateliers de sensibilisation
  • Appui à la prise de décision sur les usages critiques de l’IA
  • Animation de comité IA
  • Rédaction de clauses contractuelles ou de politique IA pour vos clients ou partenaires

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• Identification et cadrage des cas d’usage à forte valeur
  
  • Co-construction de cas d’usage métiers (prévision, scoring, segmentation, automatisation de décisions) en lien avec les directions opérationnelles, avec évaluation du ROI potentiel et des contraintes techniques, juridiques ou organisationnelles
• Modélisation statistique & machine learning
  
  • Développement de modèles prédictifs, de classification, de régression, de détection d’anomalies, d’analyse de séries temporelles ou d’analyse de churn
  • Validation croisée, évaluation de la performance, réduction du sur-apprentissage
• IA générative & NLP
  
  • Conception d’outils basés sur l’IA générative (textes, images, code) et traitement du langage naturel (extraction d’informations, résumé automatique, chatbot métier, génération de rapports)
  • Intégration responsable avec supervision humaine si nécessaire
• Détection d’anomalies & aide à la décision
  
  • Détection de comportements ou valeurs anormaux dans des volumes importants de données (fraudes, pannes, défauts, dérives)
  • Visualisation des résultats et recommandations d’actions automatisées ou semi-automatisées
• Segmentation & scoring clients / processus
  
  • Création de modèles de segmentation marketing ou opérationnelle, scoring de leads, d’éligibilité ou de risque, avec restitution exploitable pour les équipes métier (CRM, outil interne, dashboard)
• Explicabilité et transparence des modèles (XAI)
  
  • Intégration de méthodes d’explicabilité (SHAP, LIME, PDP…) pour garantir la compréhension des modèles par les métiers, les utilisateurs finaux et les autorités réglementaires
• Industrialisation et monitoring des modèles
  
  • Préparation au passage en production (MLOps)
  • Gestion des versions de modèles
  • Monitoring de la dérive des données
  • Gestion de la performance dans la durée
• Formation et acculturation des équipes data / métiers
  
  • Ateliers collaboratifs
  • Transfert de compétences
  • Documentation
  • Formation à la lecture des résultats analytiques et à la collaboration IA/métiers

• Acculturation stratégique pour COMEX et directions métiers
  
  • Sessions courtes et impactantes pour comprendre les enjeux de l’IA, du data-driven decision-making et de l’IA responsable
  • Mise en perspective avec la stratégie de l’entreprise, les cas d’usage et les risques associés
• Formation des équipes techniques (Data, IT, sécurité)
  
  • Modules avancés sur le MLOps, l’industrialisation des modèles, la gouvernance des données, la cybersécurité des systèmes IA, l’analyse de la performance et l’auditabilité des modèles
• Sensibilisation à l’IA et aux données pour les métiers
  
  • Ateliers interactifs et cas pratiques pour les fonctions RH, marketing, finance, client… Objectif : comprendre les principes de fonctionnement des algorithmes, savoir formuler un cas d’usage, interpréter un résultat IA
• Modules sur l’éthique de l’IA et la réglementation
  
  • Formation aux exigences du RGPD, à l’AI Act, aux principes d’IA de confiance (non-discrimination, transparence, supervision humaine)
  • Intégration dans les pratiques quotidiennes des équipes métiers et juridiques
• Conception de parcours personnalisés
  
  • Élaboration de plans de formation sur-mesure selon les profils, les objectifs métier et le niveau de maturité
  • Parcours blended learning combinant e-learning, présentiel, ateliers et auto-évaluations
• Animation de séminaires, learning expeditions & hackathons
  
  • Interventions inspirantes, mises en situation, défis IA, retours d’expérience sectoriels pour créer une dynamique collective autour de la transformation par la donnée et l’IA
• Mesure de la progression et pilotage de l'acculturation
  
  • Évaluation des connaissances, indicateurs d’appropriation, questionnaires avant/après, suivi de l’évolution des compétences dans la durée

• Conception d’architectures IA & Data scalables
  
  • Définition d’architectures cloud, hybrides ou on-prem, adaptées à la volumétrie de données, aux modèles utilisés et à votre stratégie d’organisation (centralisée, distribuée, fédérée…)
• Mise en place de pipelines de données et workflows IA
  
  • Construction de chaînes de traitement automatisées (extraction, transformation, chargement, nettoyage, enrichissement)
  • Intégration des données en temps réel ou batch pour l’entraînement et l’inférence
• Déploiement d’environnements MLOps et CI/CD
  
  • Automatisation du cycle de vie des modèles IA : versioning, tests, validation, monitoring, retrain. Intégration avec des outils open source (MLflow, Airflow, Kubeflow) ou solutions cloud (Azure ML, SageMaker…)
• Intégration aux systèmes d’information existants
  
  • Connexion avec les outils métiers (ERP, CRM, outils décisionnels)
  • Mise en place d’APIs d’inférence
  • Publication de microservices IA
  • Respect des contraintes de sécurité et de performances
• Gestion de la gouvernance technique et des droits d’accès
  
  • Mise en œuvre de mécanismes d’authentification, de contrôle d’accès aux modèles, aux jeux de données et aux environnements d’entraînement / déploiement. Intégration IAM / SSO
• Supervision et monitoring des performances
  
  • Suivi des performances des pipelines et modèles (latence, disponibilité, taux d’erreur)
  • Mise en place d’alertes et de dashboards pour l’exploitation et la maintenance continue
• Sécurisation des infrastructures IA & Data
  
  • Cloisonnement des environnements
  • Protection des modèles
  • Chiffrement des données
  • Audit des configurations cloud
  • Intégration avec le SOC ou le VOC pour une supervision continue
• Documentation technique et transfert de compétences
  
  • Formalisation des choix d’architecture, des workflows et des dépendances techniques
  • Accompagnement des équipes internes pour la prise en main, la maintenance et les évolutions

• Cadrage fonctionnel et technique du besoin
  
  • Co-construction avec les parties prenantes métier pour définir les fonctionnalités cibles, les objectifs opérationnels, les contraintes techniques et les indicateurs de succès
• Développement d’algorithmes personnalisés
  
  • Conception de modèles sur mesure pour automatiser des tâches spécifiques : scoring, classification, prédiction, NLP, computer vision, détection d’anomalies, traitement documentaire, assistants conversationnels, etc.
• Création d’interfaces métier intuitives
  
  • Développement d’interfaces utilisateur (web, mobile ou intégrées) orientées métier, facilitant l’appropriation des solutions IA par les utilisateurs finaux
  • Prise en compte de l’UX, de l’explicabilité et de la supervision humaine
• Intégration dans les systèmes d'information
  
  • Déploiement via API, microservices ou connecteurs vers les outils internes (ERP, CRM, GED, outils métiers)
  • Respect des standards d’architecture, de sécurité et de performance
• Gestion du cycle de vie de l’IA
  
  • Intégration des pratiques MLOps pour gérer l’évolution des modèles (versioning, monitoring, retrain), tests continus, logs explicables, mise à jour automatisée
• Sécurisation de la solution IA
  
  • Contrôle des accès, cloisonnement des données sensibles, auditabilité des modèles, conformité RGPD / AI Act
  • Intégration à l’écosystème sécurité de l’entreprise (SOC, VOC, RSSI)
• Formation des utilisateurs et documentation
  
  • Création de guides d’usage, formations ciblées, support au démarrage et transfert de compétences pour favoriser l’autonomie et l’adoption durable de la solution
• Suivi post-déploiement et évolutivité
  
  • Accompagnement sur la phase de montée en charge, amélioration continue, mise à jour des modèles ou des fonctionnalités selon les retours terrain et les nouveaux besoins métiers

• Préparation à la mise en production des modèles
  
  • Évaluation de la robustesse, de la scalabilité et de la performance des modèles développés
  • Tests de non-régression, vérification de la conformité aux exigences qualité et réglementaires
• Industrialisation du pipeline IA / Data
  
  • Déploiement de pipelines automatisés d’inférence
  • Gestion des entrées/sorties
  • Intégration des mécanismes de supervision, log centralisé, horodatage, gestion des erreurs, et monitoring métier
• Mise en œuvre d’une architecture MLOps
  
  • Intégration des modèles dans une chaîne CI/CD (build, test, déploiement automatisé), avec gestion du versioning des modèles, validation, et traçabilité
  • Utilisation de plateformes adaptées (MLflow, Kubeflow, Azure ML, etc.)
• Déploiement dans l’environnement cible
  
  • Containerisation (Docker, Kubernetes), déploiement dans des environnements cloud, on-premise ou hybrides
  • Intégration avec vos environnements techniques, sécurité, et outils de monitoring
• Connexion avec les systèmes d’information
  
  • Intégration via API REST, webhook, connecteurs ETL ou middleware
  • Connexion aux outils métiers, entrepôts de données, CRM, ERP ou applications spécifiques internes
• Gestion des accès, sécurité et conformité
  
  • Contrôle des accès utilisateurs et services (IAM, RBAC), gestion des secrets, auditabilité des appels, sécurisation des flux de données sensibles
  • Conformité avec RGPD, ISO, AI Act
• Tests de performance et validation fonctionnelle
  
  • Tests de charge, validation métier, scénarios d’erreur simulés, stress tests
  • Ajustement des ressources allouées, dimensionnement des environnements d’exécution
• Support au démarrage et suivi post-déploiement
  
  • Accompagnement de la mise en service
  • Supervision des premières semaines d’exploitation
  • Suivi des anomalies
  • Adaptation aux retours utilisateurs
  • Documentation et transfert aux équipes internes

• Supervision des performances des modèles
  
  • Suivi de la qualité des prédictions, détection des dérives (concept drift, data drift), alerte en cas de perte de précision, baisse de pertinence ou désalignement métier
  • Intégration dans des dashboards MLOps
• Surveillance des pipelines et des environnements
  
  • Monitoring des workflows de traitement des données et d’inférence : stabilité, temps de traitement, intégrité des données entrantes/sortantes
  • Automatisation des alertes en cas de défaillance
• Réentraînement et ajustement des modèles
  
  • Planification et exécution de réentraînements à partir de nouvelles données, recalibrage des seuils, évolution des features utilisées
  • Validation métier et technique des nouvelles versions
• Correction des anomalies et incidents
  
  • Prise en charge des anomalies techniques ou métier (erreurs d’inférence, problèmes d’input, indisponibilité de services), résolution rapide, journalisation des incidents
• Évolutions fonctionnelles et techniques
  
  • Intégration de nouvelles fonctionnalités, prise en compte de nouveaux cas d’usage, adaptation aux besoins métiers évolutifs ou aux changements d’organisation interne
• Mise à jour réglementaire et conformité continue
  
  • Suivi des évolutions réglementaires (AI Act, RGPD, NIS2, ISO 42001...), adaptation de la documentation, des mécanismes de supervision ou des procédures internes pour rester conforme
• Gestion des versions et cycle de vie des modèles
  
  • Archivage, documentation et historisation des versions déployées
  • Implémentation de stratégies de rollback, gestion des modèles obsolètes ou non conformes
• Support aux utilisateurs et transfert de compétences
  
  • Assistance aux équipes métiers ou IT
  • Mise à jour des documentations
  • FAQ
  • Gestion des retours utilisateurs
  • Accompagnement à l’adoption des évolutions