Expertises
Des données fiables, une IA utile, une infrastructure solide.
Data Engineering & Analytics
Transformer les données brutes en infrastructures fiables, exploitables et utiles à la décision.
Les problématiques que nous rencontrons
- Les données sont dispersées entre applications métier, fichiers et bases historiques, et personne n'a la même version des chiffres.
- Les traitements reposent sur des scripts fragiles, lancés à la main, sans supervision ni reprise sur erreur.
- Les volumes augmentent et les requêtes analytiques deviennent lentes ou coûteuses.
- Les équipes métier attendent des semaines pour obtenir un indicateur ou un export fiable.
Nos services
Architecture de données
Choix entre data warehouse, data lake ou lakehouse selon vos volumes, vos usages et votre existant. Modélisation des données et définition des couches (brute, nettoyée, exposée).
Pipelines ETL / ELT
Ingestion depuis vos sources (bases, API, fichiers, flux), transformations versionnées et testées, orchestration avec reprise sur erreur et alertes.
Traitement distribué
Traitements à grande échelle sur Spark ou des clusters Hadoop, optimisation des jobs et de l'allocation des ressources.
Virtualisation et accès aux données
Couche d'accès unifiée (par exemple avec Dremio ou Trino) pour interroger plusieurs sources sans les dupliquer, avec gestion des droits.
BI et visualisation
Indicateurs définis avec les métiers, tableaux de bord lisibles et performants, documentation des calculs pour que chacun sache ce qu'il regarde.
Qualité et gouvernance
Contrôles automatiques de qualité, catalogue et traçabilité des données, règles d'accès adaptées à la sensibilité des informations.
Exemples de cas d'usage
- Centraliser les données commerciales, financières et opérationnelles dans une plateforme unique.
- Remplacer des extractions Excel manuelles par des pipelines planifiés et supervisés.
- Donner aux métiers un accès en libre-service à des jeux de données documentés.
Technologies
- Stockage & calcul
- PostgreSQLBigQuerySnowflakeDelta Lake / IcebergSparkHadoop / YARN
- Ingestion & orchestration
- AirflowdbtKafkaPython
- Accès & BI
- DremioTrinoPower BISuperset
Liste indicative : les choix techniques dépendent de votre contexte.
Intelligence Artificielle
Concevoir des applications intelligentes capables d'exploiter les données, d'automatiser des tâches et d'assister les équipes.
Les problématiques que nous rencontrons
- Des expérimentations d'IA générative ont été menées, mais aucune n'a franchi le cap de la production.
- Les collaborateurs passent un temps important à chercher une information dans des documents internes.
- Des tâches répétitives (tri, saisie, synthèse, qualification) mobilisent des équipes qualifiées.
- Les données historiques existent, mais ne sont pas exploitées pour anticiper ou détecter des anomalies.
Nos services
Applications d'IA générative
Intégration de modèles de langage (LLM) dans vos outils : synthèse, rédaction assistée, extraction d'informations, classification de demandes.
RAG et assistants documentaires
Assistants qui répondent à partir de vos documents autorisés, en citant leurs sources, avec respect des droits d'accès de chaque utilisateur.
Agents et workflows intelligents
Systèmes qui enchaînent des étapes et appellent des outils (recherche, API, bases de données) pour traiter un dossier, avec points de validation humaine.
Machine Learning
Modèles de prévision, de classification, de scoring ou de détection d'anomalies, construits et évalués sur vos données.
Évaluation et qualité
Jeux de tests représentatifs, métriques de pertinence et de fidélité aux sources, revue humaine : on mesure avant de déployer.
Choix des modèles et souveraineté
Comparaison de modèles propriétaires et open source, hébergés dans le cloud ou sur votre infrastructure, selon vos contraintes de confidentialité et de coût.
Exemples de cas d'usage
- Assistant interne qui répond aux questions sur les procédures, avec renvoi vers le document source.
- Pré-qualification automatique de demandes entrantes, validée par un opérateur.
- Prévision de charge ou de demande à partir de l'historique d'activité.
Technologies
- Modèles
- ClaudeGPTMistralLlamamodèles d'embeddings
- Applications
- LangGraphLangChainpgvectorQdrantFastAPI
- Machine Learning
- scikit-learnPyTorchXGBoostpandas
Liste indicative : les choix techniques dépendent de votre contexte.
DevOps, Cloud & MLOps
Fiabiliser, déployer et industrialiser les applications et les systèmes de données et d'IA.
Les problématiques que nous rencontrons
- Les mises en production sont manuelles, rares et redoutées.
- Les environnements (développement, recette, production) divergent et les erreurs n'apparaissent qu'en production.
- Un incident est découvert par les utilisateurs avant de l'être par l'équipe.
- Les modèles d'IA fonctionnent dans un notebook mais personne ne sait comment les maintenir en service.
Nos services
Intégration et déploiement continus
Chaînes CI/CD avec tests automatiques, analyse de code et déploiements reproductibles, pour livrer plus souvent avec moins de risque.
Conteneurs et orchestration
Conteneurisation des applications avec Docker et déploiement sur Kubernetes, dimensionné selon la charge réelle.
Infrastructure as Code
Infrastructure décrite dans du code versionné (Terraform, Ansible) : reproductible, relue et documentée.
Cloud
Conception et migration sur GCP, AWS ou Azure, ou sur infrastructure privée, avec une attention particulière au suivi des coûts.
MLOps
Versionnement des données et des modèles, pipelines d'entraînement, déploiement, surveillance de la dérive et réentraînement.
Observabilité
Métriques, journaux et alertes pertinentes pour détecter et diagnostiquer un problème avant qu'il n'affecte les utilisateurs.
Exemples de cas d'usage
- Automatiser le déploiement d'une application, de la validation du code jusqu'à la production.
- Mettre en place la supervision d'un cluster de données et des alertes utiles.
- Industrialiser un modèle de Machine Learning avec suivi de ses performances dans le temps.
Technologies
- Livraison
- GitLab CIGitHub ActionsDockerKubernetesHelm
- Infrastructure
- TerraformAnsibleGCPAWSAzure
- Observabilité & MLOps
- PrometheusGrafanaZabbixMLflow
Liste indicative : les choix techniques dépendent de votre contexte.
Conseil & accompagnement
Éclairer les décisions techniques et accompagner les équipes, du cadrage à la montée en compétences.
Les problématiques que nous rencontrons
- Il faut choisir une architecture ou un fournisseur sans avoir de point de vue neutre.
- La feuille de route data et IA manque de priorités claires.
- Une plateforme existante pose des problèmes de performance, de coût ou de stabilité.
Nos services
Audit technique
État des lieux d'une plateforme, d'une architecture ou d'un code existant, avec des recommandations priorisées.
Stratégie Data et IA
Identification des cas d'usage à plus forte valeur, évaluation de la faisabilité et construction d'une feuille de route réaliste.
Conception sur mesure
Dossiers d'architecture, choix technologiques argumentés et preuves de concept ciblées.
Accompagnement des équipes
Transfert de compétences, revue de code, ateliers et documentation pour que vos équipes restent autonomes.
Exemples de cas d'usage
- Cadrer un premier projet d'IA générative et en estimer le coût de fonctionnement.
- Auditer une plateforme de données avant une montée de version ou une migration.
Vous avez un projet Data ou IA ? Construisons la suite ensemble.
Décrivez-nous votre contexte : nous revenons vers vous pour un premier échange, sans engagement.
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