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48 Bd des Batignolles, 75017 Paris
Data & IA Factory
De la conception de la factory à l’ingénierie de la donnée jusqu’au déploiement industriel d’applications métier
10
factories benchmarkées
100+
data project
5 modules
data factory clé en main
10 Data Factory
benchmarkées
Chez Sicara, nous avons étudié les modèles organisationnels de 10 factories data. Notre analyse des meilleures modèles organisationnels nous a mené à identifier 5 blocs indispensables pour mettre en musique une stratégie data et IA. Nous vous accompagnons sur chacun d’eux, de manière itérative et progressive.
Nos offres s’adaptent aux spécificités de chaque organisation
Évaluer
Démarrer
Décoller
Industrialiser
Nous identifions les cas d’usage Data et IA et évaluons avec vous les gains potentiels. Nous menons des activités d’audit et de diagnostic projet.
Comment démarrer ensemble :
- Audit Data Engineering
- Diagnostic projet
- Audit amélioration Data Factory
Suite à l’évaluation de votre projet, nous développons les premières briques qui permettront d’évaluer les hypothèses métier et technique.
Comment démarrer ensemble:
- Exploration de data
- Création d’une baseline d’algorithme / POC
Suite à votre POC, nous vous accompagnons sur le développement fonctionnelle d’un produit.
Nous mettons en place une première itération en production :
- Construction de MVP
- Mise en place de data lake
Une fois un premier succès en production, nous vous accompagnons dans la mise à l’échelle de votre organisation.
Comment nous pouvons vous aider :
- Industrialisation d’un cas d’usage
- Data Factory as a service
- Formation / Accompagnement à la constitution d’équipe Data
- Mise en place de gouvernance Data au sein de l’organisation
La méthodologie Lean par Sicara
Notre méthode de conception et de diagnostic projet a fait ses preuves :
- Nous déterminons une définition du succès, c’est à dire un objectif business clair pour l’utilisateur final
- Nous travaillons avec des méthodes Lean et Agile qui nous permettent de travailler sur des cycles itératifs
- Nous avons créé des outils spécifiques permettant de donner de la visibilité et la transparence sur nos projets
Construire le modèle organisationnel
et technique adapté à votre entreprise
Comment démarrer dans la data et l’IA ?
Dans vos premiers projets d'IA, il est particulièrement important de créer une confiance auprès de vos équipes, l'IA doit être au service de toutes les parties prenantes vers un but commun.
Il est nécessaire d’adopter une approche pragmatique en mettant en production vos projets. Ce qu'il y a de nouveau dans ce type d'application, c'est leur capacité à interagir avec l'être humain. C'est très différent d'un système 100% automatique, rendant l'adhésion plus compliquée.
Il faut donc confronter la solution avec la réalité du terrain pour itérer sur la solution afin d’atteindre une solution vraiment efficace pour votre entreprise.
Néanmoins la priorité reste de détecter la qualité de vos données au plus tôt. Le coût de la non-qualité est directement lié au délai que nous mettons pour la détecter.
Comment construire des plate-formes data et IA au sein de mon organisation ?
Mettre en place une organisation data driven peut devenir un processus long et complexe mettant la data au cœur de votre stratégie d’entreprise. Exploiter correctement vos données nécessite une réelle transformation de votre entreprise.
Une fois cette prise de conscience réalisée c’est à travers les usages concrets de la donnée que s’effectue la transformation de votre entreprise. Il sera primordial d’identifier les bons cas d’usage répondant aux besoins de vos métiers.
Pour finir, afin de réussir votre transformation, il faudra aborder l’industrialisation de votre projet dès son cadrage, cela permettra de ne pas tomber dans le syndrome des Proofs of Concept (POC).
Comment passer à l’échelle ?
Si beaucoup d’entreprises ont déjà franchi le stade du POC ou du projet pilote, la mise à l’échelle reste encore rare.
Mettre en place une stratégie orientée production dès le départ est la clé pour réussir votre passage à l’échelle, c'est-à-dire connaître vos contraintes en termes de budget, d’infrastructure, de ressources ou de temps.
En effet passer à l’échelle en IA nécessite de bien connaître vos objectifs car le déploiement de votre projet n’aura de sens que si vos collaborateurs comprennent sa valeur ajoutée.
