Data et IA Appliquées

Fort de notre connaissance des enjeux sectoriels et métiers de nos clients, notre parti pris est d’adresser des processus métier de bout en bout pour mieux prioriser la création de valeur des initiatives d’IA ou science des données. Notre ADN repose dans l’idéation et la modélisation pour identifier des cas d’usages pertinents, optimiser les décisions et innover par exemple l’équilibrage du réseau, les trajectoires de déploiement des nouvelles énergies… En interfaçant les données en open data et celles des SI industriels, nous créons de nouveaux services métier à forte valeur ajoutée pour adresser les problématiques d’aujourd’hui et anticiper les enjeux de demain. 

Notre Proposition de Valeur 
  • Développer et exposer des services métiers à forte valeur ajoutée pour l’interne ou l’externe (Data Analytics, Data Science, IA…)  
  • Exploiter en toute sécurité des données hétérogènes au service de l’excellence opérationnelle des métiers et créer de la valeur  
  • Être force de proposition sur la gouvernance des data pour réconcilier les usages métiers et l’architecture SI dans une logique de data mesh par exemple 
  • Contribuer à la transition énergétique en accompagnant la décentralisation des usages data dans un cadre de gouvernance sécurisée
  • Industrialiser les usages au service d’un nombre croissant d’utilisateurs en entreprise, mais aussi au niveau des collectivités et citoyens
Illustrations d'Interventions 
  • Amélioration de la performance énergétique et la maintenance prédictive des assets :  pour le groupement d’une enseigne de la grande distribution, modélisation de l’évolution des besoins en énergies et en services d’une station-service de demain
  • Data Science : pour un gestionnaire de réseaux, captage et prise en compte des signaux faibles du réseau pour configurer de nouveaux services, des espaces clients particuliers et des outils de gestion des actifs  
  • Modélisation et trajectoire : pour un opérateur de mobilité électrique, construction de projections à horizon 2030 de la recharge intelligente sur le territoire, notamment pour le résidentiel collectif 
  • AI for substainability : pour un gestionnaire de réseaux électrique, création de modes opératoires pour améliorer l’efficacité des activités opérationnelles, notamment la gestion de la maintenance
  • Optimisation de la supervision et machine learning :  pour un opérateur énergétique, conception et définition d’une solution d’optimisation de la conduite d’un réseau électrique en s’appuyant sur des méthodes de Deep Learning