Problèmes traités
- Cas d’usage nombreux, valeur mal hiérarchisée
- POC prometteur mais impossible à industrialiser
- Données peu fiables ou gouvernance trop lourde
- Modèles difficiles à intégrer, superviser ou expliquer
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Data & IA
Passer du POC à la valeur.
Nous cadrons les usages, fiabilisons les données et industrialisons les produits Data & IA qui doivent réellement entrer en production.
Parler à un expertMissions
- IA Use Case Sprint et cadrage de portefeuille
- Architecture data, modernisation et migration
- MLOps, LLMOps, observabilité et évaluation
- Data product, gouvernance pragmatique et qualité
Profils mobilisés
- Lead Data
- Data Architect
- ML Engineer
- Data Product Manager
Livrables
- Priorisation argumentée
- Architecture cible
- Produit industrialisé
- Cadre de mesure
Ce que nous sécurisons
Les risques sont nommés avant d’être gérés.
- Dette data masquée
- Coûts d’inférence non maîtrisés
- Dérive des modèles
- Conformité tardive
Résultats attendus
Des progrès observables. Des résultats documentés.
- Décision plus rapide
- Chaîne data stabilisée
- Mise en production sécurisée
- Valeur mesurable
Expériences associées
Du contexte.
Des choix. Des résultats.
Une sélection d’expériences documentées mobilisant ce pilier d’expertise.
Comment commencer
Un échange de cadrage. Une lecture honnête du contexte. Une prochaine étape explicite.
Nous vérifions l’enjeu, l’urgence, les contraintes et les compétences déjà présentes. Si Stranovia n’est pas la bonne réponse, nous le disons.
Cadrer mon besoinQuestions fréquentes
Des réponses pour avancer.
Le cadre se précise à partir de votre contexte et de vos objectifs.
Quand faire appel à une expertise Data & IA ?
Lorsque les cas d’usage doivent être priorisés, que la qualité des données freine les équipes ou qu’un prototype d’IA doit devenir un produit exploitable. Le cadrage relie la valeur attendue, la faisabilité, les coûts et les risques.
Quels livrables peut couvrir une mission Data & IA ?
Selon le périmètre convenu : une priorisation argumentée des usages, une architecture cible, un produit industrialisé ou un cadre de mesure. Les missions peuvent couvrir la qualité des données, la gouvernance, le MLOps, le LLMOps et l’évaluation.