Cadrage
Stratégie data & cartographie
Inventaire des sources, qualité, propriété, usages réels. Identification des référentiels à consolider en priorité.
La plupart des entreprises ne manquent pas de données : elles manquent de confiance dans leurs données. Nous construisons les plateformes, les règles de gouvernance et les cas d'usage qui rendent l'IA exploitable en production, pas seulement en démonstration.
Un projet d'IA qui échoue le fait rarement pour des raisons algorithmiques. Il échoue parce que la donnée d'entrée est incomplète, parce que personne n'est propriétaire du référentiel, parce que le coût d'inférence n'a pas été anticipé, ou parce que les utilisateurs n'ont pas été associés à la conception.
Nous traitons donc les quatre couches ensemble : la donnée, la plateforme, le cas d'usage et l'adoption. Concrètement, cela signifie qu'un projet d'IA générative commence souvent par un chantier de qualité de données peu spectaculaire mais décisif.
Nous privilégions les cas d'usage à valeur mesurable et à risque maîtrisé : réduction d'un temps de traitement, amélioration d'un taux de qualification, automatisation d'un contrôle. Les sujets à forte exposition réglementaire sont traités avec revue humaine systématique.
Inventaire des sources, qualité, propriété, usages réels. Identification des référentiels à consolider en priorité.
Conception et mise en œuvre d'entrepôts et de lacs de données, pipelines d'ingestion, orchestration, qualité et observabilité.
Réalisé par CELANEOQualification, prototypage puis industrialisation : assistants métier, extraction documentaire, scoring, prévision, personnalisation.
Architecture RAG, choix et hébergement des modèles, évaluation de la qualité des réponses, maîtrise des coûts d'inférence.
Modèle de mesure marketing, tracking server-side, attribution et incrémentalité, tableaux de bord décisionnels.
Lien avec la performancePolitique d'usage de l'IA, registre des traitements, traçabilité des décisions automatisées, sensibilisation des équipes.
Nos engagementsUn cadrage court, des livrables intermédiaires, une décision à chaque étape. Vous pouvez arrêter ou réorienter la mission à chaque jalon.
Entretiens métiers et inventaire technique. Nous écartons les cas d'usage non finançables avant d'écrire une ligne de code.
Un périmètre restreint, des critères de réussite écrits, un vrai jeu de données. À l'issue : go / no-go documenté.
Mise en production, surveillance de la dérive, gestion des versions, documentation et transfert aux équipes internes.
Suivi des coûts et de la qualité, itérations, extension progressive à de nouveaux périmètres.
Les data engineers, architectes et experts MLOps de CELANEO construisent les plateformes et industrialisent les modèles. Les analystes de Stride Up apportent la mesure marketing, l'activation et les cas d'usage orientés croissance. Les équipes travaillent sur la même feuille de route.
Retail et e-commerce (donnée client, prévision de la demande), industrie (maintenance, qualité), services financiers (contrôle, conformité), santé (traitement documentaire), éditeurs de logiciels (fonctionnalités augmentées par l'IA).
Voir tous les secteursUnification de la donnée client et refonte du modèle de mesure d'une enseigne multi-pays.
Lire le casAucune plateforme de données durable sans socle maîtrisé et sécurisé.
Voir le domaineNos analyses sur l'industrialisation de l'IA générative et la conformité.
Lire les actualitésDécrivez votre contexte : nous revenons vers vous avec une proposition de cadrage et un ordre de grandeur budgétaire.