Un projet data, c’est rarement ce qu’on croit. Sur le papier : “On va valoriser la donnée, poser un modèle IA, sortir des insights.” Dans les faits : 6 mois de préparation, 4 sources à nettoyer, un POC qui tourne… mais pas d’utilisateur.
👉 En 2025, 60 % des projets data ne passent jamais en production. Pas parce que la data manque. Parce qu’on a confondu exploration et exécution. Et surtout : parce qu’on a confié le projet à une “agence data” qui ne sait ni cadrer un besoin métier, ni livrer une version activable.
Chez Yield, on accompagne des directions métier et des DSI qui veulent faire de la donnée un levier opérationnel, pas juste un chantier exploratoire. On part de vos enjeux concrets. On récupère ce qui existe. On construit un produit data simple, utile, pilotable.
Dans cet article, on vous partage 5 agences capables de livrer autre chose qu’un dashboard ou un POC qui dort dans un coin.
Et oui, on commence par Yield. Parce qu’on pense que la vraie valeur d’une agence data, ce n’est pas ce qu’elle promet. C’est ce qu’elle met en production — et ce que vos équipes utilisent.
1. Yield Studio — L’agence data qui construit du concret, pas des slides
Chez Yield, on ne vend pas une “vision data”. On livre des produits concrets, activables, pensés pour le terrain.
Nos clients viennent avec des SI éclatés, des données dormantes, des POC sans adoption. Ce qu’ils cherchent : un outil utile, dans un délai raisonnable, sans bullshit technique.
On intervient là où il faut connecter la data à un usage métier clair : automatisation, aide à la décision, prédiction, scoring, extraction… Et on livre une V1 testable. Pas un rapport PowerPoint.
Retour d’expérience — Une IA pour réduire la charge support
Un client B2B croulait sous les demandes client non structurées : formulaires, e-mails, pièces jointes.
Chaque semaine, des centaines de messages à lire, à trier, à ressaisir dans le CRM. Une perte de temps énorme, et des erreurs à chaque étape.
Notre job : automatiser le traitement avec une IA simple, intégrée et activable.
On a conçu un pipeline complet d’extraction sémantique, capable d’identifier la nature des demandes, de reconnaître les entités clés (produit, client, urgence) et de router automatiquement vers la bonne action.
Le tout branché au SI existant — sans refonte, sans usine à gaz.
En 4 semaines, le système tournait. Résultat :
- -60 % de temps de traitement ;
- 0 double saisie ;
- +1 point de satisfaction sur les demandes urgentes.
“Ce qu’on construit, ce ne sont pas des POC. Ce sont des briques activables, dans vos outils, pilotées par votre métier.”
— Florian, Lead Data @Yield Studio
Pourquoi ça fonctionne
Ce n’est pas une question de stack ou de modèle. C’est une façon de faire : cadrer un vrai problème, livrer une solution testable, et apprendre avec le terrain.
- Approche data produit : pas de modèle hors sol, on part de l’usage
- Stack solide, mais pragmatique : Python, FastAPI, Airflow, DBT, Snowflake…
- Méthode claire : discovery rapide, slicing fonctionnel, arbitrages business-first
- Livraison structurée : MVP en 4–6 semaines, users embarqués dès le Sprint 1
👉 Vous avez un besoin flou, un SI cloisonné, des données sous-utilisées ? Yield, c’est l’agence data qui fait moins de slides — et plus de prod.
2. Artefact — Structurer l’usine data, à grande échelle
Artefact, c’est le cabinet qu’on appelle quand le sujet data dépasse le MVP. Multi-pays, SI éclaté, dizaines de sources à réconcilier : ils savent poser une vraie architecture, construire des modèles robustes, et aligner la direction métier avec la DSI.
Leur force : une exécution structurée, des expertises pointues (MLOps, data science, gouvernance), et une vraie capacité à industrialiser. C’est carré, documenté, rarement rapide — mais solide.
👉 À recommander si vous avez déjà de la donnée bien posée, un enjeu de passage à l’échelle, et des attentes fortes côté gouvernance. Pas si vous cherchez une V1 en 4 semaines.
3. Keyrus — Faire parler la donnée métier dans des SI peu outillés
Keyrus, c’est la vieille garde du décisionnel — mais qui tient bien la route quand il faut remettre de l’ordre dans un SI éparpillé.
Ils sont bons pour reconstruire des flux, fiabiliser des pipelines, et livrer des dashboards clairs qui servent vraiment à piloter.
Pas de machine learning décoratif ici. Mais une vraie capacité à faire remonter l’info utile dans les mains des métiers, avec des outils qu’ils savent utiliser.
👉 Une option solide si vous partez de loin, que vous avez besoin de structure, et que vos équipes veulent comprendre ce qu’elles regardent — sans passer par une doc de 40 pages.
4. Elevate — Du produit data, pensé pour les utilisateurs
Elevate, c’est petit mais sharp. Ils bossent comme une équipe produit : discovery, arbitrages serrés, version testable vite. Et surtout, un vrai focus usage : chaque modèle, chaque dashboard, chaque brique est pensée pour être activée.
Leur style : intervenir vite, poser un socle clair, et itérer sans fioritures. Pas de blabla sur la data gouvernance si ça ne sert à rien. Des cas concrets, un delivery clean, et des users embarqués dès la première semaine.
👉 À recommander si vous avez un scope clair, un besoin activable, et que vous cherchez un partenaire compact mais très opérationnel.
5. Quantmetry — L’IA maison, même dans les contextes durs
Quantmetry, c’est l’élite IA côté modélisation. Ils brillent là où peu osent aller : sujets sensibles, métiers ultra-spécifiques, contexte réglementaire strict. Leur expertise technique est incontestable — NLP, optimisation, computer vision, modèles maison entraînés sur mesure.
Ce n’est pas l’équipe à appeler pour un dashboard Power BI ou un quick win. Mais si vous avez un vrai enjeu technique + métier à modéliser, ils sauront monter une approche sur-mesure, bien encadrée, bien documentée.
👉 À réserver aux projets IA costauds. Très bon niveau technique, mais à manier avec une équipe projet solide en face.
Ce qu’on attend vraiment d’une bonne agence data
Un modèle IA, tout le monde peut en poser un. Ce qui est rare, c’est une agence qui pose le bon modèle, sur les bonnes données, pour résoudre un vrai problème — sans perdre 4 mois dans des specs ou des slides.
Chez Yield, on a repris des projets où :
- l’algo tournait mais sans impact ;
- le dashboard était livré mais jamais utilisé ;
- les données étaient là… mais inexploitées car trop dispersées.
👉 Voici ce qui fait (vraiment) la différence entre une agence data classique — et un vrai partenaire capable de livrer un produit utile.
Un cadrage orienté métier, pas juste “exploration des données”
Une bonne agence data commence par comprendre le métier. Pas par faire tourner des notebooks dans un coin.
Ce qu’on veut : un périmètre clair, une première version testable, un usage identifié. Pas un rapport de 80 pages qui conclut que “la donnée est dispersée”.
Des résultats visibles vite — pas à horizon 12 mois
Un bon partenaire ne promet pas “un impact IA long terme”. Il vous livre une première version exploitable, connectée à la réalité. Même simple. Même incomplète.
👉 Les projets data qui passent en prod en moins de 6 semaines ont 3x plus de chances d’être réellement utilisés dans les 3 mois.
Un delivery propre et outillé
Airflow, DBT, tests, versioning, logs, alertes. Ce n’est pas de la cosmétique. C’est ce qui permet à une app data de tenir dans la durée.
💡80 % du coût long terme d’un projet data vient du maintien d’un code mal structuré.
Une bonne agence ne vous livre pas juste un modèle qui tourne. Elle vous livre une stack maîtrisée, documentée, maintenable.
Une capacité à arbitrer — pas juste à “faire parler la donnée”
Un bon partenaire sait dire non à une feature inutile. Il challenge les demandes, pose une grille d’arbitrage claire (RICE, MoSCoW, etc.), et construit ce qui a vraiment de la valeur.
Retour d’XP - Recentrer le besoin, pas complexifier la solution
“Sur un projet logistique, l’équipe demandait un modèle d’optimisation des affectations. On a challengé : trop de bruit, pas assez de volume, et un tri métier déjà clair.
Résultat : on a posé une règle simple de priorisation par flux. Pas d’IA. Juste du bon sens.
Bilan : +20 % d’efficacité… sans une ligne de ML.”
— Florian, Lead Data @Yield
Une logique produit, pas juste un livrable technique
Un livrable utile, c’est un outil utilisé. Pas juste un modèle bien entraîné. Une bonne agence ne livre pas une perf de 92 %. Elle vous aide à faire mieux, plus vite, avec vos équipes, dans vos outils.
Conclusion — Une agence data, ce n’est pas un prestataire. C’est un accélérateur d’usage.
Une bonne agence data ne vous livre pas “un modèle”. Elle vous aide à transformer vos données en vraie traction métier. Pas dans six mois. Pas après trois ateliers de cadrage. Dans vos outils, avec vos équipes, sur un cas concret.
Toutes les agences citées dans cet article ont une vraie valeur :
- Artefact pose une architecture propre et scalable dans les grands groupes.
- Keyrus excelle à rendre visible ce qui compte, dans des SI fragmentés.
- Elevate agit comme une squad produit, tournée usage, livrable, impact.
- Quantmetry brille sur les cas IA complexes, métiers, sensibles.
Mais si on met Yield en premier, c’est parce que notre promesse est différente. On ne livre pas de stratégie. On ne s’arrête pas à la modélisation. On construit des produits data qui tournent. Avec un flux, un besoin, une solution activable — et des résultats visibles en moins de 6 semaines.
👉 Vous avez des données mais pas d’usage clair ? Un POC qui dort ? Un SI éclaté ?
Ce n’est pas d’un rapport dont vous avez besoin. C’est d’un partenaire capable d’allumer le moteur — et de le faire avancer.
