Agence Data Science
Vos données sont une mine d'or inexploitée ?
On les transforme en décisions
Données éparpillées dans 15 outils, reporting mensuel fait à la main sur Excel, intuitions plutôt que données pour prendre des décisions ? Nous structurons, analysons et modélisons vos données pour en faire un avantage compétitif — avec des dashboards temps réel et des modèles prédictifs en production.
Ils nous font confiance — 150+ projets livrés
L'écosystème Data Science qu'on utilise au quotidien
Pandas et Polars pour l'exploration et le feature engineering (Polars nettement plus rapide sur les gros volumes), NumPy et SciPy pour le calcul scientifique. scikit-learn pour le ML classique, XGBoost et LightGBM pour le gradient boosting, statsmodels pour l'analyse statistique et les séries temporelles. Jupyter et VS Code pour l'exploration interactive, Matplotlib, Seaborn et Plotly pour la visualisation de données. dbt pour les transformations SQL versionnées et testées, Airflow et Dagster pour l'orchestration des pipelines data. BigQuery ou Snowflake pour le data warehousing cloud, PostgreSQL pour les données transactionnelles. Metabase pour le BI self-service, Looker pour les dashboards avancés, Streamlit pour les apps data interactives. MLflow pour le tracking d'expériences et le model registry, Great Expectations pour la validation de qualité de données. Docker + FastAPI pour le serving de modèles en API, AWS S3 et GCS pour le data lake.
ML & Analytics
Data Engineering
Visualisation
+20 technologies Data Science maîtrisées
Des insights actionnables, pas des graphiques décoratifs
La data science, ce n'est pas faire de jolis graphiques dans un notebook. C'est transformer vos données brutes en décisions business mesurables : quel client va churner ? Quel produit stocker en priorité ? Quel prix fixer pour maximiser la marge ?
Nos data scientists ont travaillé sur des datasets industriels, retail et financiers. Ils savent que le vrai défi n'est pas l'algorithme — c'est la qualité des données, la pertinence des features et la capacité à livrer des insights que les métiers peuvent actionner au quotidien.
Discutons de votre projet Data Science →Notre approche Data Science en 5 phases
Audit Data & Cadrage
Inventaire des sources de données, évaluation de la qualité, identification des cas d'usage à fort ROI et cadrage technique/business.
1 à 2 semainesData Engineering & Nettoyage
Structuration des données brutes, mise en place des pipelines ETL/ELT, data warehouse et monitoring de la qualité des données.
2 à 4 semainesAnalyse & Modélisation
Analyse exploratoire, feature engineering, entraînement des modèles et validation sur des données réelles. Dashboards de suivi.
3 à 6 semainesIndustrialisation
Déploiement des modèles en production, mise en place des dashboards métier, formation des équipes et documentation.
2 à 3 semainesMonitoring & Itérations
Surveillance des performances des modèles, enrichissement des dashboards, nouveaux cas d'usage et accompagnement continu de la culture data.
Les cas d'usage Data Science que nous déployons
De l'analyse exploratoire aux modèles en production — chaque projet data science est conçu pour générer des décisions business mesurables.
Analyse exploratoire & Insights
exploration de vos données brutes, identification de patterns et de corrélations, segmentation client, analyse de cohortes et KPIs métier : nous transformons vos données en insights compréhensibles et actionnables par les équipes business.
Dashboards & Reporting temps réel
dashboards interactifs (Metabase, Looker, Power BI ou custom) connectés à vos sources de données en temps réel. Fini les exports Excel mensuels — vos KPIs sont accessibles en un clic, à jour et partagés avec toute l'organisation.
Modèles prédictifs en production
scoring de leads, prédiction de churn, forecasting de la demande, détection d'anomalies : des modèles de machine learning déployés en production avec monitoring du drift et réentraînement automatisé.
Data Engineering & Pipelines
structuration et nettoyage de vos données brutes, ETL/ELT automatisés (Airflow, dbt), data warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift) et data quality monitoring — la fondation fiable sans laquelle aucun projet data science ne tient.
Vivez enfin une expérience client 5✦ sans risque et garantie
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Voir la parution ›Nos expertises en Data Science
Audit Data & Cadrage — poser les fondations
Audit des données — inventaire des sources de données, évaluation de la qualité (complétude, fraîcheur, cohérence), identification des silos et des données manquantes. Cadrage métier — identification des cas d'usage data science à fort ROI avec les équipes business. Chaque projet doit répondre à une question business précise, pas à une curiosité technique. Architecture data — conception du data stack cible (ingestion, stockage, transformation, serving) adapté à votre volume et à vos contraintes.
Analyse & Modélisation — extraire la valeur
Analyse exploratoire — statistiques descriptives, visualisations, tests d'hypothèses et identification des patterns significatifs dans vos données. Modélisation — feature engineering, sélection d'algorithmes (régression, classification, clustering, séries temporelles), entraînement et validation avec des métriques métier. Explicabilité — chaque modèle est livré avec une interprétation compréhensible par les métiers (SHAP values, feature importance, partial dependence plots).
Industrialisation & Dashboards — opérationnaliser
Dashboards métier — tableaux de bord interactifs avec les KPIs clés, filtres dynamiques, alertes configurables et accès granulaire par rôle. MLOps — déploiement des modèles en production (API, batch), monitoring des performances, détection du drift et pipeline de réentraînement.
Data culture — formation des équipes à la lecture des dashboards et à l'utilisation des insights data dans leurs décisions quotidiennes.
Nos experts à votre service
Questions fréquentes
Le Data Engineering construit les tuyaux (pipelines, data warehouse, ETL) pour collecter et structurer les données. La BI (Business Intelligence) crée des dashboards et des reportings pour visualiser ce qui s'est passé. La Data Science va plus loin : elle modélise les données pour prédire ce qui va se passer (prédiction, scoring, classification). Les trois sont complémentaires — le Data Engineering est la fondation, la BI le présent, la Data Science le futur.
Les données dont vous avez besoin dépendent du cas d'usage. Pour du scoring client, il faut l'historique des interactions et des achats. Pour du forecasting, les données de ventes historiques. Pour de la détection d'anomalies, les logs systèmes. Nous commençons toujours par un audit data pour évaluer ce qui est disponible, ce qui manque et comment combler les lacunes. Même avec des données imparfaites, des résultats sont possibles.
Un projet data science complet (audit data + analyse + modélisation + dashboards) prend 2 à 4 mois. Les premiers insights sont livrables en 2 à 3 semaines (analyse exploratoire). Un modèle prédictif en production est généralement disponible en 6 à 10 semaines. Nous livrons en itérations courtes pour que vous voyiez la valeur rapidement.
Pas nécessairement pour un premier projet, mais c'est fortement recommandé pour industrialiser. Un data warehouse (BigQuery, Snowflake, Redshift) centralise vos données, garantit leur qualité et permet des analyses reproductibles. Si vous n'en avez pas, nous pouvons le mettre en place en parallèle du projet data science — c'est souvent un quick win avec un ROI immédiat.
Un projet data science démarre à 25 000 € (audit data + analyse exploratoire + premiers dashboards). Un projet complet avec modèles prédictifs en production et dashboards métier se situe entre 50 000 et 150 000 €. La mise en place d'un data warehouse et de pipelines ETL est souvent un prérequis — comptez 20 000 à 40 000 € supplémentaires si nécessaire.
Prêt à exploiter le potentiel de vos données ?
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