EDF – Industrialisation des projets DATA

EDF est accompagné de Visian afin d’être accompagné dans l’industrialisation des projets « data » et « intelligence artificielle ». Visian intervient dans plusieurs branches de l’énergéticien.

Projet

Après s’être organisé en plusieurs services chacun en charge d’un « temps » dans l’innovation (Idéation, expérimentation, etc.) EDF a eu recours à une équipe de datascientists senior chez Visian afin de structurer leur approche dans l’industrialisation des projets. Formés à notre méthodologie et experts en python et machine learning, nos consultants ont contribué à la mise en œuvre et la structuration de nombreux projets.

Au delà qualité et de la séniorité de ses consultants, Visian a été retenu pour ses convictions et sa méthodologie pour le passage à l’échelle des projets innovants. Cette approche alliant compétences techniques et bagages méthodologique a été différenciante.

Enjeux

Le challenge du projet a été de mettre en œuvre des processus plus robustes dans la gestion des projets dit « innovants ». Ce point a ainsi engendré une conduite du changement plus importante.

Réponse Visian

Les datascientists Visian sont intervenus sur:

  • La reprise du code des expérimentations
  • La mise en place de procédure pour passer de du MVP à l’industrialisation
  • Le support pour le passage du lab vers la production
  • Le support des applications

Le cadrage, ou l’art de poser les fondations d’un projet

Le cadrage d’un projet, aussi appelé « scoping », est bien plus qu’un simple exercice administratif ou formel : il constitue la colonne vertébrale d’un projet bien structuré. C’est une étape clé pour définir une vision claire, aligner les parties prenantes, fixer des objectifs précis et déterminer les moyens nécessaires pour les atteindre. En somme, le cadrage est une boussole qui guide tout le cycle de vie d’un projet, de son lancement à son achèvement.

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La Data comme Moteur de Performance Durable : Allier Business et Sobriété Numérique

La data occupe une place centrale dans les projets et les entreprises se tournent de plus en plus vers elle pour innover, optimiser leurs opérations, améliorer l’expérience utilisateur, et gagner en agilité. Cependant, cette effervescence de collecte, de traitement et de stockage des données s’accompagne d’une réalité indéniable : l’impact environnemental. Peut-on réellement concilier performance business et sobriété numérique ?

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Pourquoi les projets data échouent encore trop souvent ?

Les projets data sont souvent présentés comme le moteur de la transformation numérique et de l’innovation en entreprise. Pourtant, une grande proportion d’entre eux n’atteint pas leurs objectifs, laissant les organisations frustrées et sceptiques quant au potentiel réel des données. Alors, pourquoi ces projets continuent-ils d’échouer ? Quels sont les obstacles persistants, et surtout, comment les surmonter ?

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Comment choisir entre Django, Flask et FastAPI pour votre projet Python?

Lorsqu’il s’agit de développer une application web en Python, le choix du framework constitue une étape décisive qui peut grandement influencer la réussite du projet. Avec une pléthore d’options disponibles, Django, Flask, et FastAPI se détachent comme les choix les plus populaires dans l’écosystème Python. Chacun de ces frameworks offre des avantages distincts, mais comment déterminer lequel est le plus adapté à vos besoins?

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Data Mesh: Nouvelle tendance ou véritable levier de transformation

Dans un monde où les données sont au cœur des décisions et de l’innovation en entreprise, la façon dont elles sont gérées pose de nombreuses questions. La centralisation, longtemps vue comme le modèle idéal de gestion des données, est-elle toujours pertinente ? Ou bien sommes-nous au début d’une nouvelle ère, celle de la décentralisation avec le modèle Datamesh

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Recommandations ANSSI

Dans le contexte évolutif l’IA générative, l’ANSSI met en avant l’importance cruciale d’intégrer des mesures de sécurité robustes à toutes les étapes du cycle de vie de ces systèmes, afin de protéger les informations sensibles et d’assurer le bon fonctionnement des activités métier. Les recommandations fournies visent à guider les développeurs, administrateurs, RSSI, DSI et utilisateurs sur la manière de sécuriser efficacement leurs systèmes

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