Data &
Intelligence
Artificielle
Expert en data engineering et IA à Paris — nous transformons vos données en avantage compétitif, de la plateforme data jusqu'aux modèles ML en production.
projets data livrés
Analytics · ML · IA
ROI moyen observé
sur les cas d'usage IA
pour un premier diagnostic
gratuit & sans engagement
ans d'expertise
data & quantitative
Diagnostic data offert
Un data architect senior — réponse sous 24h ouvrées
De la donnée brute à la
valeur métier mesurable
Les projets data échouent rarement par manque de technologie. Ils échouent par manque de fondations solides — qualité des données médiocre, architecture mal dimensionnée, cas d'usage non alignés avec les besoins réels des équipes métier.
AMBYTECH accompagne les grandes entreprises et les acteurs financiers dans la construction de plateformes de données durables et de solutions IA à fort ROI. Nous couvrons l'ensemble du spectre — du premier pipeline de données jusqu'au déploiement de modèles LLM en production sur vos données propriétaires.
Résultats moyens observés sur nos missions
Nos prestations Data & Intelligence Artificielle
De la collecte à la mise en production de modèles IA, nous couvrons l'intégralité du cycle de vie de la donnée dans vos environnements critiques.
Data Engineering & Architecture de la Donnée
Conception et construction de plateformes de données modernes : Data Lakehouse, pipelines batch et streaming (Apache Kafka, Spark, dbt), orchestration Airflow/Prefect et intégration des sources hétérogènes. Nous bâtissons des foundations solides pour vos cas d'usage analytiques et IA.
Analytics & Business Intelligence
Transformation des données brutes en insights actionnables. Modélisation dimensionnelle, sémantique des données (data contracts), tableaux de bord temps réel et libre-service analytique pour les équipes métier.
Machine Learning & IA Prédictive
Développement et mise en production de modèles ML supervisés et non supervisés : scoring de crédit, détection de fraude, prévision de séries temporelles, segmentation clients et recommandation. End-to-end, du feature engineering au monitoring en production.
IA Générative & LLM
Intégration de modèles de langage (GPT-4, Claude, Mistral, Llama) pour automatiser des processus métier à forte valeur ajoutée : extraction documentaire, agents conversationnels internes, génération de rapports et RAG sur vos données propriétaires.
MLOps & Industrialisation
Mise en place des pratiques MLOps pour industrialiser le cycle de vie des modèles : pipelines CI/CD ML, registre de modèles, monitoring de la dérive (data drift, concept drift), feature stores et gouvernance des assets ML.
Data Governance & Data Quality
Définition et implémentation de la gouvernance des données : catalogue de données, data lineage, politiques de qualité (Great Expectations, Soda), gestion des métadonnées et conformité RGPD appliquée à la donnée.
Stack & technologies maîtrisées
Des projets data qui passent en production
80% des projets IA ne dépassent jamais le PoC. Notre approche industrielle garantit l'adoption et la valeur en production dès le premier sprint.
Discovery & Data Assessment
Inventaire des sources de données, évaluation de la maturité data (Data Maturity Model), identification des cas d'usage à fort ROI et définition de la feuille de route analytique.
Architecture & Foundation
Conception de la plateforme data cible (Lakehouse, Mesh ou Hub-and-Spoke), définition des patterns d'ingestion, choix technologiques et mise en place des fondations de gouvernance.
Développement Itératif
Construction des pipelines, modèles analytiques et modèles ML en sprints courts. Chaque incrément est testé, documenté et validé avec les équipes métier pour garantir l'adoption.
MLOps & Valeur Continue
Déploiement en production, monitoring des modèles, automatisation des retrainings et transfert de compétences. La valeur est mesurée et le système s'améliore en continu.
Des cas d'usage à fort impact métier
Exemples de réalisations concrètes que nous accompagnons régulièrement dans les secteurs financiers et grands comptes.
Scoring de crédit ML
Modèle de scoring remplacement ou complément des modèles réglementaires — gain de précision +15 à +25% sur le taux de défaut prédit.
Détection de fraude temps réel
Pipeline streaming Kafka + modèle ML embarqué, latence <50ms, réduction du taux de faux positifs de -40%.
Plateforme reporting réglementaire
Data Lakehouse Databricks + dbt pour la consolidation BCBS 239 / FRTB, avec lineage automatique et data quality intégrée.
Agent IA documentaire interne
RAG sur base documentaire propriétaire (circulaires réglementaires, procédures) — réduction du temps de recherche de -70%.
Demand forecasting supply chain
Modèles de prévision de la demande (Prophet, LightGBM) intégrés dans l'ERP — réduction des ruptures de -35%.
Data Mesh & self-service analytics
Architecture Data Mesh avec domaines data autonomes, contrats de données et portail de découverte pour les équipes métier.
Une expertise data sectorielle confirmée
Nos data engineers et data scientists proviennent des directions data des plus grandes institutions financières françaises. Nous connaissons vos contraintes réglementaires, vos systèmes legacy et vos enjeux de gouvernance.
Parler à un expert dataBanque & Risque
Scoring de crédit, détection de fraude temps réel, stress tests, reporting FRTB/BCBS 239 et modèles de risque de marché.
Asset Management & Finance
Analyse quantitative, factor investing, backtesting de stratégies, consolidation de reporting et automatisation du due diligence.
Assurance & Actuariat
Modèles prédictifs de sinistralité, tarification ML, détection de fraude assurance et optimisation de la rétention client.
Grands Comptes & ETI
Plateformes de données groupe, analytique marketing, demand forecasting, supply chain analytics et IA générative pour les processus internes.
Zones d'intervention
Data & IA à Paris et partout en France
Basés à Paris, nous intervenons sur site ou à distance pour toute la France, l'Europe francophone et les projets data internationaux.
Questions sur la Data & l'Intelligence Artificielle
Par où commencer un projet data ou IA ?
Nous recommandons un assessment data (2 à 3 semaines) : inventaire des sources, qualité, identification des cas d'usage à fort ROI. Le premier diagnostic est offert.
Quelle différence entre ML classique et LLM/IA générative ?
ML classique : données labellisées, feature engineering, production complète. LLM/RAG : modèles pré-entraînés, prompt engineering, données propriétaires sécurisées. Les deux sont complémentaires.
Comment garantissez-vous la confidentialité des données ?
Architectures on-premise ou cloud privé pour les données sensibles. LLM déployés en environnement maîtrisé (Azure OpenAI, modèles open-source). Vos données ne quittent jamais votre périmètre.
Pouvez-vous intervenir sur des systèmes legacy avec données non structurées ?
Oui. Nous intégrons les sources hétérogènes — mainframe, Oracle legacy, fichiers plats, PDF, flux temps réel. La richesse inexploitée de vos sources est souvent votre principal atout.
Complétez votre transformation IT
Prêt à valoriservotre capital data ?
Un premier échange de 30 à 45 minutes avec un data architect senior AMBYTECH suffit pour qualifier votre périmètre. Diagnostic offert, sans engagement.