Data & IA

Transformer le potentiel de la data et de l’IA en gains opérationnels concrets.

Adosser la performance à une structure robuste

La performance grâce à la data et à l’Intelligence Artificielle (IA) repose moins sur la technologie que sur la capacité des organisations à identifier, structurer et piloter des usages métiers utiles, robustes et conformes.

Pour créer de la valeur durable, nous structurons l’accompagnement autour d’un chemin clair : cadrer les usages, construire les fondations data, développer les solutions analytiques et IA, puis les déployer à l’échelle. Nous portons une attention particulière à la robustesse et à la conformité, afin de sécuriser la mise en production et de faciliter les validations internes. Au-delà de la réalisation technique, nous aidons à organiser la gouvernance, le pilotage de la performance et la maîtrise des risques.

L’objectif est de transformer des initiatives ponctuelles en capacités pérennes, réutilisables d’un usage à l’autre.

Notre accompagnement autour de 6 types d'interventions

Pour structurer et organiser les données internes comme externes en cohérence avec les usages métiers visés. Cela couvre la conception de plateformes data modernes — data lakehouse, data fabric — la gestion des données non structurées et l’alimentation fiable des modèles d’IA.

Pour créer de la valeur à partir des données en mobilisant l’ensemble du spectre des méthodes disponibles : Machine Learning, IA générative, grands modèles de langage (LLM), agents IA et architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). L’enjeu porte autant sur la qualité des modèles que sur leur industrialisation et leur fiabilité en production.

Pour rendre les données accessibles et actionnables à tous les niveaux de l’organisation. Cela inclut la conception de tableaux de bord métier, le développement de capacités de self-service analytics et l’intégration de copilotes analytiques augmentés par l’IA.

Pour construire une vision claire des apports métiers possibles et la traduire en feuille de route priorisée par la valeur. Nous accompagnons notamment l’identification, la sélection de solutions et le déploiement d’usages : automatisation de processus, assistants métiers, exploitation de corpus documentaires.

Pour mettre en place l’organisation, les processus et les outils permettant d’assurer une exploitation maîtrisée des données et des systèmes d’IA. Cela couvre la conformité aux règlements sur la data et l’IA (QDD S2, RGPD, AI Act…), la sécurité des pipelines d’alimentation des données, l’auditabilité des modèles ainsi que les politiques de gouvernance de la donnée et de l’IA.

Pour ancrer durablement les usages data et IA dans les pratiques métiers. La résistance organisationnelle reste le premier frein à la valeur : nous intervenons sur la conduite du changement, la formation des équipes et la structuration des filières data au sein des organisations.

Une équipe dédiée à la recherche et l’innovation

Pour accompagner vos projet avec toujours un temps d'avance

Nos interventions s’appuient sur un groupe de travail interne et des benchmarks de place qui jouent un rôle clé dans la consolidation de notre expertise. Ce collectif mène une veille approfondie sur les évolutions technologiques et les pratiques émergentes, capitalise sur les retours d’expérience issus de nos missions clients, et participe régulièrement à de nombreux événements et écosystèmes professionnels dédiés à la data et à l’IA.

Le conseil en data et IA s'appuie sur la maîtrise des métiers

Notre accompagnement vise fondamentalement à créer des usages réellement utiles et créateurs de valeur pour les métiers.

« La réussite de l’exploitation des données ou de l’IA est avant tout une question de problèmes métier, d’usages pertinents et de transformation opérationnelle. »

Yasmina BENHASSAIN, Associée, en charge de l'expertise Data / IA

Zoom sur... notre approche de bout en bout

Nos interventions s’appuient sur l’ensemble de la chaîne de valeur des données et de leur utilisation en IA.

Collecter

Identifier les sources de données existantes, qu’elles soient internes ou externe, mettre en place des capteurs afin de mesurer de nouvelles données.

Importer et stocker

Définir l’architecture (technologie, bases de données), modéliser les données (modèles conceptuels, logiques et physiques), mettre en place les flux d’alimentation (ETL, Hubs, WebService, etc.)

Nettoyer et transformer

Qualifier les données en termes de qualité, mettre en place les process permettant de fiabiliser les données, transformer les données afin de leur donner un sens fonctionnel, s’assurer de la cohérence des référentiels.

Exploiter et restituer

Répondre à un besoin, calcul d’indicateurs, modélisation statistique (Machine Learning et IA), mise en place de tableaux de bords, d’extractions ou encore de flux permettant d’alimenter d’autres outils, mise en place de systèmes d’IA.

Superviser (stratégie et gourvenance)

La gouvernance des données et de la manière dont elles sont utilisées est cruciale afin de garantir qu’elles puissent être et soient utilisées, notamment pour l’apprentissage des modèles d’IA : définir des rôles et responsabilités, mettre en qualité, protéger les données, garantir la disponibilité, mettre en cohérence. La gouvernance des usages utilisant l’IA permet de contrôler et maîtriser les processus et les résultats (biais, hallucinations, etc.).

Nos cas concrets en Data / IA

Contexte et objectif
Opérateur accompagnant les banques et filiales du groupe, ainsi que les clients externes en matière de paiements, avec une capacité à gérer des volumes industriels tout en développant des solutions innovantes du secteur des paiements. Dans le contexte d’une plateforme constituée d’un nombre significatifs d’applications, l’objectif est de mettre en conformité le parc applicatif avec l’IA Act.
Solution proposée et résultats
Phase 1 de recensement des applications : registre des traitements et fiches de traitement mis à jour avec les informations d’utilisation de l’IA et du niveau de risque associé.
Phase 2 de classification des systèmes d’IA utilisés par les applications : fiches de risk assesment mises à jour avec les informations d’utilisation de l’IA et du niveau de risque associé.
Phase 3 de mise en conformité avec le Règlement IA.

Déploiement d'une stratégie de diversification sur l’ensemble des marchés et des risques d’assurance

Contexte et objectif
Dans le cadre du programme de sécurisation des engagements contractuels clients, l’assureur cherche à sécuriser, centraliser et rendre accessible son stock de documents contractuels. Dans ce cadre, un grand nombre de documents contractuels standard et CCN ont été identifiés comme mal typés et mélangés parmi les documents de type pré-contractuel ou contractuel. L’objectif du chantier est d’utiliser l’IA pour analyser et retyper ces documents.
Solution proposée et résultats
Plus de 100 000 documents identifiés et retypés. Importance de maîtriser les possibles cas d’erreur de ré-indexation.

Amélioration du pilotage et de la maîtrise des risques

Contexte et objectifs
Élaborer et mettre en œuvre un schéma directeur data pour la Direction Assurance (identification et scoring des usages métiers, architecture de référentiels et entrepôts, mise en œuvre en mode projets, gouvernance de la donnée).
Solution proposée et résultats
Une urbanisation cible de référentiels clients et produits, d’entrepôts.
Une feuille de route data drivée par la valeur métier au service de la relation client, du marketing et de l’actuariat.
Un programme tenu grâce à une combinaison d’expertises data et assurance.

Contexte et objectifs
Alléger la charge de reporting quantitatif et de pilotage technique, en développant un entrepôt de consolidation de données commerciales, de gestion, comptables et techniques.
Solution proposée et résultats
Conception et mise en œuvre d’un entrepôt de consolidation des données techniques et réglementaires
- Scoring des besoins métier
- Priorisation des données
- Urbanisation de l’entrepôt de consolidation
- Mise en œuvre en mode projet