Pourquoi optimiser vos données ?
Des données mal structurées coûtent du temps et faussent les résultats. Notre approche pragmatique combine ingénierie, qualité et pipeline reproductible pour :
- réduire le délai d'entraînement et d'inférence;
- améliorer la qualité des datasets annotés;
- fiabiliser le déploiement des modèles en production.
Services clés
Data Engineering
Conception ETL/ELT, ingestion temps réel et batch, optimisation des coûts cloud.
Gouvernance & Qualité
Catalogage, règles de qualité, lineage et confidentialité des données.
MLOps & Déploiement
Pipelines CI/CD, monitoring des modèles, reproductibilité des expériences.
Notre méthodologie
- Audit rapide: inventaire des sources, coûts et points de friction.
- Proposition ciblée: roadmap priorisée à 3 mois.
- Implémentation: architecture, tests qualité et automatisation.
- Transfer & formation: accompagnement de vos équipes pour l'exploitation.
Études de cas — Paris
Startup mobilité — Paris
Réduction de 40% des coûts d'inférence grâce à pipeline optimisé et feature store.
Retail — optimisation catalogue
Consolidation de sources hétérogènes et création d'un dataset étiqueté pour recommandations personnalisées.
FAQ & décisions rapides
Généralement 7 à 14 jours pour un audit complet et livrable avec roadmap priorisée.
Nous sommes agnostiques (AWS, GCP, Azure) et optimisons selon vos contraintes de coûts et de conformité.
Oui, nous intervenons sur site pour ateliers et transfert de compétences.
Prise de décision rapide
Vous hésitez ? Réservez un créneau de 30 min pour un état des lieux rapide.
Réserver un créneauPackages & indicateurs
| Offre | Durée | Livrables | Convient pour |
|---|---|---|---|
| Audit Essentiel | 2 semaines | Rapport + roadmap | PME / projet ponctuel |
| Mise en œuvre | 1–3 mois | Pipelines, infra, tests | Scale-up / produit |
| MLOps Continu | Contrat annuel | Monitoring & support | Production critique |
