Des secteurs
au cœur de la data.

Volumétrie massive, exigences réglementaires fortes et pression croissante sur l'expérience client : la donnée est un actif stratégique au cœur du modèle bancaire.

• Conformité BCBS 239, RGPD, AI Act et reporting réglementaire continu
• Lutte contre la fraude et la criminalité financière par l'IA
• Personnalisation des parcours conseillers et clients via la GenAI
• Industrialisation BI et pilotage des risques en temps réel

Tarification, sinistralité, prévention : l'assurance est un métier de modèles et de données. L'IA et la datascience y trouvent un terrain d'application immédiat.

• Modèles actuariels, tarification dynamique et pilotage du risque
• Détection de la fraude et automatisation de la gestion des sinistres
• Vue 360° assuré et personnalisation des contrats
• Conformité Solvabilité II, DORA et exigences ACPR

Transition énergétique, optimisation des actifs et explosion des données IoT : le secteur conjugue innovation et exigences industrielles très lourdes.

• Maintenance prédictive et fiabilisation des actifs industriels
• Performance énergétique et optimisation de la production
• Data plateforme à l'échelle pour des organisations multi-pays
• Computer vision et IA pour la sécurité des sites

Sites distribués, ERP hérités, croissance externe : la donnée industrielle est fragmentée. La structurer est la condition préalable à toute transformation.

• Référentiels groupe et harmonisation post-acquisitions
• Pilotage de la performance opérationnelle et supply chain
• Conduite du changement multi-pays et multi-langues
• Échelles de maturité data pour les filiales et BU

Données patients, essais cliniques, R&D : un secteur où la qualité, la traçabilité et la conformité sont non-négociables, et où l'IA redéfinit la chaîne de valeur.

• Master Data Management produits, sites et essais cliniques
• Conformité GxP, RGPD et standards internationaux
• Accélération de la R&D par la datascience et l'IA
• Real World Evidence et exploitation des données de vie réelle

Réseaux complexes, flux opérationnels denses et impératif de continuité de service : la donnée alimente directement la qualité de l'expérience voyageur.

• Forecasting de capacité, FinOps et optimisation des coûts cloud
• Self-service analytique pour les directions métiers (Text2SQL, GenAI)
• Pipelines as-code et fiabilisation des flux opérationnels
• Maintenance prédictive du matériel roulant et des infrastructures

Expérience client, désirabilité, omnicanal : la donnée doit servir l'élégance de la marque autant que la performance commerciale, online comme en boutique.

• Vue 360° client et personnalisation premium omnicanale
• Forecasting de la demande, allocation et pilotage de la rareté
• Détection des contrefaçons et traçabilité produit (NFC, blockchain)
• IA Gen pour le marketing créatif et la relation clientèle

Multi-tenants, parcours digitaux fragmentés et besoin permanent de productivité : la donnée doit servir à la fois l'utilisateur final et l'efficacité interne.

• Product management data et IA Gen pour la productivité métier
• Plateformes mobiles multi-tenants et personnalisation
• Vue 360° client et exploitation des données transactionnelles
• Industrialisation du décisionnel et du pilotage

Audience massive, contenus en flux continu et concurrence des plateformes : la donnée et l'IA décident de l'engagement et du temps passé.

• Recommandation, audience analytics et lutte contre le churn
• Modération automatisée et qualité éditoriale assistée par IA
• Performance publicitaire et data activation cross-canal
• Réseaux télécom : pilotage QoS, prévision de trafic, NetOps

Souveraineté, transparence et service public au quotidien : la donnée publique est un levier de modernisation, dans un cadre exigeant et toujours plus encadré.

• Souveraineté des données et hébergement de confiance (SecNumCloud)
• Open data, transparence et qualité des référentiels publics
• IA générative au service de l'agent et de l'usager
• Conformité RGPD, AI Act et éthique des algorithmes publics