Diametral

Identifiez les priorités et les gains rapides pour mieux exploiter le patrimoine de données de votre organisation.

Ordonnez les initiatives Data et IA dans un plan priorisé, budgété et mesurable pour guider les investissements.

Fiabilisez en continu vos données critiques pour prendre des décisions fondées sur des informations fiables.

Évaluez la pertinence et la faisabilité d’un cas d’usage IA avant de préparer son lancement.

Intégrez des prédictions aux processus métier grâce à des modèles développés, déployés et supervisés en production.

Obtenez des réponses en langage naturel fondées sur les documents internes et le contexte métier de votre organisation.

Automatisez des workflows métier complexes avec des agents IA conçus pour fonctionner en production sous contrôle.

Automatisez l’analyse visuelle pour contrôler la qualité, reconnaître des objets et détecter des anomalies.

Centralisez et fiabilisez vos données pour les rendre accessibles aux équipes et alimenter les usages analytiques et IA.

Modernisez vos systèmes Data pour réduire les coûts, améliorer les performances et rendre les données exploitables dans le cloud.

Alimentez les usages analytiques et IA avec des flux automatisés, testés et monitorés.

Unifiez l’accès aux données en connectant vos systèmes existants et vos sources externes.

Identifiez les opportunités IA à fort potentiel et orientez vos investissements avec des priorités et des business cases chiffrés.

Validez la valeur métier d’un cas d’usage IA avec un prototype testé et une preuve chiffrée.

Maintenez un pipeline d’innovation IA et concentrez les efforts sur les opportunités à valeur démontrable.

Aidez votre COMEX à repérer les leviers IA de son secteur et à co-construire des cas d’usage concrets.

Donnez aux équipes métier des données fiables et accessibles pour accélérer les décisions et soutenir les usages analytiques et IA.

Déployez et supervisez vos modèles en production sur une infrastructure évolutive et conçue pour maîtriser les coûts.

Repérez les dépenses cloud inutiles et optimisez les coûts Data et IA dans la durée.

Automatisez l’exploitation de vos modèles, surveillez leurs performances et programmez leur réentraînement.

Identifiez les écarts de conformité AI Act et priorisez les actions nécessaires pour préparer vos systèmes aux contrôles.

Structurez la gouvernance des données pour renforcer leur fiabilité, leur traçabilité et leur contrôle.

Encadrez le cycle de vie de vos modèles IA avec des règles, des validations et des responsabilités définies.

Structurez vos traitements Data et IA pour soutenir la conformité RGPD et organiser la gestion des droits.

Clarifiez la valeur et les priorités de votre Data Product pour cadrer un MVP centré sur les utilisateurs et les objectifs métier.

Pilotez vos Data Products selon leur valeur métier, démontrez leur ROI et faites évoluer leur impact dans la durée.

Structurez une équipe Data Product Management pour aligner les produits Data et IA sur les besoins métier et piloter leur valeur à l’échelle.

Mesurez le ROI de vos initiatives IA et orientez les investissements vers les produits qui créent le plus de valeur.

Évaluez votre préparation à l’IA et ciblez les actions prioritaires pour renforcer son adoption.

Accélérez l’adoption durable de l’IA avec des parcours adaptés, des apprentissages pratiques et un suivi des usages.

Préparez les équipes au lancement et favorisez l’adoption durable de l’IA grâce à un accompagnement intégré au déploiement.

Aidez les dirigeants à comprendre les enjeux de l’IA, aligner leur vision et faire émerger des pistes d’action concrètes.

Identifiez les cas d’usage IA à fort potentiel et préparez leur mise en œuvre avec des processus repensés et une feuille de route chiffrée.

Passez de l’expérimentation à des systèmes IA fiables en production, intégrés aux outils et accompagnés d’un transfert de compétences.

Étendez les solutions IA dans l’organisation en réduisant les coûts de déploiement et en maintenant des performances fiables.

Maintenez la fiabilité et la conformité des systèmes Data et IA en production tout en libérant les équipes pour innover.

Aidez vos équipes à acquérir des réflexes Data et IA par la pratique et à transformer l’apprentissage en actions applicables.

Aidez vos équipes à mieux comprendre les enjeux de l’IA et à entretenir une dynamique d’action dans la durée.

Faites découvrir aux dirigeants des pratiques IA avancées, alignez leur vision et faites émerger des actions concrètes.

Ancrez durablement les pratiques de l’IA grâce à un coaching expert régulier, adapté aux équipes et aux dirigeants.

Diagnostic Data 360°

Un état des lieux du patrimoine de données qui cartographie les sources, évalue la qualité des données, identifie les gains rapides et formule des recommandations structurantes.

• Cartographier Les Sources De Données
  Donne à l’organisation une vision structurée de ses sources de données.
• Évaluer La Qualité Des Données
  Aide à comprendre la fiabilité et l’accessibilité des données ainsi que les lacunes à combler.
• Repérer Les Gains Rapides
  Fait ressortir des actions susceptibles d’apporter des résultats à court terme.
• Orienter Les Actions Structurantes
  Aide l’organisation à définir les actions à engager pour faire évoluer son patrimoine de données.

Roadmap Data & IA

Plan stratégique sur 12 à 24 mois qui relie les initiatives Data prioritaires aux cas d’usage IA. Chaque initiative est budgétée et associée à des KPI. La roadmap indique quels chantiers lancer, dans quel ordre et avec quel retour attendu, tout en alignant les métiers et la technologie.

Category: AI Consulting

• Relier Les Initiatives Data Aux Cas D’Usage IA
  Fournit un plan commun qui articule les initiatives Data prioritaires et les cas d’usage IA identifiés.
• Prioriser Les Initiatives Et Leur Ordre
  Aide les équipes à arbitrer et à réduire la dispersion des efforts.
• Budgéter Chaque Initiative
  Aide l’organisation à orienter ses investissements Data et IA.
• Associer Des KPI Aux Initiatives
  Fournit des repères pour suivre la progression et évaluer les résultats attendus.
• Aligner Les Équipes Métier Et Tech
  Rapproche les priorités métier et technologiques.

Programme Data Quality

Met en place des règles de qualité, des processus de contrôle et des outils de monitoring afin de suivre et maintenir la fiabilité des données critiques pour les décisions et les usages métier.

• Définir Des Règles De Qualité
  Contribue à la fiabilité des données critiques et fournit une base plus sûre pour les décisions.
• Contrôler La Qualité Des Données
  Structure la vérification des données et aide à maintenir la fiabilité des informations critiques.
• Suivre La Qualité En Continu
  Permet de suivre la qualité des données critiques dans la durée.

Cadrage pré-projet IA

Étude de faisabilité d’un cas d’usage IA ciblé. Elle examine les données disponibles, l’approche à retenir, les gains potentiels et le planning de réalisation. Les cas d’usage peuvent être évalués selon leur impact business, leur faisabilité technique et leur délai de mise en œuvre.

Category: AI Consulting

• Évaluer Les Données Disponibles
  Aide à déterminer si les données nécessaires sont disponibles pour le projet.
• Choisir L’Approche IA Adaptée
  Permet de définir une approche avant d’engager la réalisation.
• Estimer Les Gains Potentiels
  Fournit des éléments pour apprécier les bénéfices attendus et éclairer la décision de lancement.
• Évaluer La Faisabilité Et Le Délai
  Aide à apprécier si le cas d’usage peut être réalisé et dans quel délai.
• Planifier La Réalisation Du Cas D’Usage
  Fournit un calendrier pour préparer les prochaines étapes du projet.

Modèle prédictif industrialisé

Du cadrage à la production, Diametral développe, valide et déploie un modèle de machine learning conçu pour un objectif métier. Les cas d’usage comprennent le scoring client, la prévision de la demande, la détection de fraude et l’optimisation logistique. Le système est intégré aux outils métier et supervisé. L’industrialisation peut inclure le versioning, la CI/CD, le déploiement automatisé, le monitoring du drift et le réentraînement programmé.

Category: AI Development Services

• Intégrer Les Prédictions Aux Processus
  Met les prédictions à disposition dans les opérations quotidiennes.
• Résoudre Des Problèmes Métier
  Les modèles répondent à des objectifs tels que réduire un coût, accélérer un processus ou améliorer une prédiction.
• Superviser Et Améliorer Les Modèles
  Le monitoring et les pratiques MLOps contribuent au suivi des modèles en production et à leur actualisation.
• Renforcer L’Autonomie Des Équipes
  La collaboration et le transfert de compétences renforcent l’autonomie des équipes internes.
• Appliquer Les Prédictions Aux Usages Métier
  Le modèle peut être développé pour produire des scores clients, prévoir la demande, détecter des fraudes ou soutenir l’optimisation logistique.

Système RAG sur données propriétaires

Diametral conçoit un système qui connecte un modèle de langage à une base documentaire interne pour interroger les données en langage naturel. Il peut exploiter des documents techniques, des bases de connaissances, des contrats ou des publications. L’approche RAG fait partie des solutions GenAI mises en production sur les données propriétaires, avec des garde-fous métier.

Category: AI Development Services

• Exploiter Vos Données Internes
  Permet aux équipes d’obtenir des réponses fondées sur les informations de l’entreprise.
• Interroger Vos Documents Naturellement
  Les utilisateurs posent des questions sur leurs données sans devoir formuler des requêtes techniques.
• Interroger Plusieurs Types De Documents
  Permet d’interroger différents ensembles documentaires internes depuis une solution fondée sur les données propriétaires.
• Déployer Le Système Dans Vos Outils
  L’intégration et le déploiement rendent la solution utilisable au quotidien.
• Encadrer Les Réponses De L’IA
  Les garde-fous et mécanismes de contrôle contribuent à maintenir des réponses fiables et maîtrisées.

Agent IA métier

Diametral conçoit et déploie des agents IA autonomes capables d’exécuter des workflows métier complexes, comme le traitement d’emails, l’analyse de documents, la génération de rapports et l’aide à la décision. Les agents fonctionnent en production avec des garde-fous, du monitoring et des circuits de validation.

Category: AI Development Services

• Automatiser Des Workflows Complexes
  Confiez à un agent l’exécution de workflows métier complexes plutôt que de tâches isolées.
• Contrôler Et Superviser Les Agents
  Le monitoring, la validation et la supervision humaine contribuent à maintenir des résultats fiables et maîtrisés.
• Déployer Des Agents En Production
  Passez à un système industrialisé, intégré aux outils métier et supervisé.
• Traiter Les Emails Et Documents
  Automatisez le traitement d’emails et l’analyse de documents dans des workflows métier.
• Soutenir Les Décisions Et Les Rapports
  Intégrez la génération de rapports et l’aide à la décision aux workflows exécutés par l’agent.

Système de computer vision

Diametral développe et déploie des modèles de computer vision pour le contrôle qualité visuel, l’analyse d’images médicales, la reconnaissance d’objets et la détection d’anomalies. L’expertise couvre le traitement d’images, de vidéos et de signaux par deep learning, notamment la reconnaissance, la segmentation et la détection d’anomalies visuelles.

• Déployer Des Modèles De Vision
  Passez du développement au déploiement de modèles adaptés aux cas d’usage identifiés.
• Automatiser Le Contrôle Qualité Visuel
  Repérez les anomalies et automatisez le contrôle qualité à partir d’éléments visuels.
• Analyser Les Données Visuelles
  Exploitez des images et des vidéos avec des modèles de vision par ordinateur adaptés aux usages métier.
• Reconnaître Et Segmenter Les Images
  Identifiez des objets et appliquez la segmentation d’images pour les besoins métier.
• Analyser Les Images Médicales
  Appliquez des modèles de computer vision à l’analyse d’images médicales.

Conception et déploiement de Data Platform

Diametral conçoit et déploie des plateformes Data cloud qui centralisent, organisent et rendent exploitables les données. De la spécification à la production, l’architecture couvre l’ingestion, le stockage, la transformation et la distribution, avec documentation et transfert de compétences. Elle peut s’appuyer sur des architectures Data Lake, Data Lakehouse ou des plateformes modernes adaptées aux volumes, aux cas d’usage et aux contraintes techniques.

• Structurer Les Données De Bout En Bout
  Organise le parcours des données, de leur collecte à leur mise à disposition.
• Déployer Une Plateforme Opérationnelle
  Fournit une plateforme mise en production, documentée et accompagnée d’un transfert de compétences.
• Connecter Les Systèmes Et Les Sources
  Unifie les données des systèmes internes et externes sans remplacer l’écosystème technique existant.
• Unifier L’Accès Aux Données
  Réduit le recours aux extractions manuelles et aux fichiers dispersés.
• Fiabiliser Les Flux De Données
  Automatise et surveille les flux grâce à des pipelines industrialisés.
• Préparer Les Données Pour L’IA
  Établit une fondation Data pour alimenter les usages analytiques et les futurs systèmes d’IA.
• Maîtriser Les Coûts Et Accéder Aux Données
  Ajuste les ressources et permet aux équipes Data d’utiliser les données de manière autonome.

Modernisation d’infrastructure Data

Migration de systèmes on-premise ou legacy vers une architecture cloud moderne. L’intervention vise à réduire les coûts, améliorer les performances et éliminer la dette technique. La migration peut être réalisée progressivement, sans bascule globale, avec des gains mesurables dès les premières semaines.

• Migrer Les Systèmes Vers Le Cloud
  Modernise l’infrastructure Data en faisant évoluer les systèmes existants vers le cloud.
• Réduire Les Coûts D’Infrastructure
  La migration cloud peut contribuer à réduire les coûts de plateforme.
• Migrer Progressivement Sans Bascule Globale
  Avance par étapes plutôt que de réaliser une bascule globale.
• Améliorer Les Performances Et Réduire La Dette
  Remplace les contraintes des systèmes legacy par une architecture cloud moderne.

Construction de pipelines de données

Diametral développe et industrialise des flux ETL/ELT couvrant l’ingestion, la transformation et l’orchestration des données. Les pipelines, destinés aux usages analytiques et d’intelligence artificielle, utilisent du code versionné, des tests automatisés et du monitoring. La prestation peut inclure des pipelines de streaming pour les usages nécessitant des données en temps réel.

• Alimenter Les Usages Analytiques Et IA
  Fait circuler les données nécessaires aux usages analytiques et IA.
• Orchestrer Les Flux De Données
  Structure le traitement des données, de leur ingestion à leur transformation et orchestration.
• Automatiser Et Fiabiliser Les Flux
  Appuie la fiabilité des pipelines sur l’automatisation, le versioning et les tests.
• Surveiller Les Pipelines En Production
  Suit les pipelines et appuie leur exploitation quotidienne sur des pratiques de monitoring et d’observabilité.
• Traiter Les Données En Temps Réel
  Alimente les usages nécessitant des données fraîches, comme la détection de fraude ou la supervision opérationnelle.

Intégration de sources hétérogènes

Connecte les systèmes internes et externes au sein d’un écosystème Data unifié. L’intégration mobilise des API, des connecteurs et des synchronisations en temps réel ou par lots. Elle relie notamment les ERP, les CRM, les outils métier et les sources externes à la plateforme Data sans remplacer le système d’information existant.

• Connecter Les Systèmes Internes Et Externes
  Rassemble les données des systèmes internes et des sources externes.
• Relier Les Outils Par API Et Connecteurs
  Facilite la connexion des ERP, CRM et outils métier à la plateforme Data.
• Intégrer Les Données Sans Remplacer L’Écosystème
  Préserve l’écosystème technique tout en reliant les systèmes dans une architecture cohérente.
• Synchroniser Les Données Selon Les Besoins
  Permet de choisir une synchronisation en temps réel ou par lots.
• Renforcer La Cohérence Et La Traçabilité
  Contribue à maintenir des données cohérentes et traçables entre les systèmes intégrés.

Sprint de détection d’opportunités IA

En 2 à 4 semaines, Diametral cartographie et priorise les cas d’usage IA à fort potentiel, puis livre une shortlist accompagnée d’un business case pour chaque opportunité. L’analyse examine les coûts actuels, les gains potentiels, le coût de mise en œuvre, le ROI attendu et les hypothèses à vérifier afin d’éclairer les décisions go/no-go.

Category: AI Consulting

• Évaluer Le ROI De Chaque Opportunité
  Compare les opportunités à partir de leurs coûts, gains potentiels et ROI attendu.
• Cartographier Les Opportunités IA
  Fournit une vue structurée des cas d’usage IA pertinents.
• Prioriser Les Cas D’Usage Selon Leur Impact
  Concentre l’attention et les investissements sur les opportunités présentant le plus fort potentiel.
• Décider Sur La Base De Preuves
  Éclaire les décisions de lancement ou d’arrêt avant d’engager le développement.
• Accélérer L’Évaluation Des Opportunités IA
  Fournit rapidement une sélection structurée d’opportunités priorisées.

MVP IA en 6 à 10 semaines

Diametral développe en 6 à 10 semaines un prototype fonctionnel d’IA, testé en conditions réelles par les utilisateurs cibles. Le client dispose d’une preuve de valeur chiffrée et, si les résultats sont positifs, d’un plan d’industrialisation.

Category: AI Development Services

• Mesurer La Valeur Du Cas D’Usage
  Appuie la décision sur une preuve chiffrée plutôt que sur une démonstration seule.
• Obtenir Un Prototype En 6 À 10 Semaines
  Permet de passer de l’idée à un prototype fonctionnel en quelques semaines.
• Tester Le Prototype Avec Les Utilisateurs
  Évalue le prototype dans ses conditions réelles d’utilisation.
• Préparer L’Industrialisation
  Prépare l’évolution du MVP vers l’industrialisation si les résultats valident sa valeur.

Programme d’innovation IA en continu

Met en place un processus récurrent pour détecter, évaluer et prototyper des cas d’usage IA. Les opportunités sont examinées selon leur potentiel business et les prototypes peuvent être testés en conditions réelles. Le programme vise à établir un pipeline d’innovation permanent, avec des décisions fondées sur des preuves et une voie vers l’industrialisation lorsque la valeur est confirmée.

• Détecter Des Opportunités IA En Continu
  Fait émerger régulièrement des cas d’usage à examiner.
• Prioriser Les Opportunités À Fort Potentiel
  Oriente le développement vers les opportunités dont le potentiel business a été évalué.
• Prototyper Les Cas D’Usage IA
  Transforme les opportunités sélectionnées en prototypes à tester auprès des utilisateurs.
• Décider De Poursuivre Sur Des Preuves
  Aide à poursuivre les initiatives dont la valeur est confirmée et à arrêter tôt les autres.
• Préparer Le Passage À L’Industrialisation
  Prévoit un plan pour faire évoluer un prototype validé vers les phases Build ou Scale.

Session immersive IA pour COMEX

Session d’une demi-journée ou d’une journée complète destinée aux dirigeants. Elle les sensibilise aux leviers IA applicables à leur secteur grâce à des démonstrations en direct et des ateliers de co-construction de cas d’usage.

Category: AI Training Services

• Explorer Les Leviers IA De Votre Secteur
  Aide les dirigeants à examiner les possibilités pertinentes pour leur organisation.
• Co-Construire Des Cas D’Usage IA
  Fait émerger des cas d’usage concrets et applicables.
• Découvrir Des Démonstrations IA En Direct
  Permet aux dirigeants de découvrir concrètement les capacités de l’IA.
• Choisir Un Format Adapté
  Permet d’organiser la session sur une demi-journée ou une journée complète.

Socle analytics métier

Diametral conçoit et livre en trois à six mois une architecture Data Warehouse ou Lakehouse connectée aux sources de données, avec une couche de transformation fiable et un socle BI exploitable par les équipes métier. L’infrastructure fournit des données consolidées et des indicateurs cohérents et accompagne la croissance des volumes ainsi que les usages analytiques et d’intelligence artificielle.

• Centraliser Les Données Métier
  Rassemble les données dans une architecture cohérente et facilite leur exploitation.
• Fiabiliser Les Données Analysées
  Fournit des données consolidées et des règles de calcul cohérentes.
• Rendre La BI Exploitable
  Permet aux équipes de consulter des indicateurs et d’orienter leurs décisions.
• Aligner Les Équipes Sur Les Indicateurs
  Aide les équipes à s’appuyer sur des KPI cohérents dans les outils BI et les applications d’IA.
• Accompagner La Croissance Et Les Usages IA
  Fournit une base analytique évolutive pour les usages analytiques et les futurs systèmes d’IA.

Infrastructure ML/IA

Environnement complet pour entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA en production. Il comprend les ressources de calcul, un feature store, un registre de modèles, des pipelines de serving et le monitoring du drift. L’infrastructure est conçue pour soutenir la mise à l’échelle, maîtriser les coûts et assurer des performances fiables.

• Entraîner Les Modèles D’IA
  Met à disposition un environnement d’entraînement et des ressources de calcul.
• Déployer Les Modèles En Production
  Met en place des pipelines de serving adaptés au déploiement des modèles.
• Surveiller Le Drift Des Modèles
  Intègre le suivi du drift à l’environnement de supervision.
• Structurer Les Ressources Des Modèles
  Intègre un feature store et un registre de modèles à l’environnement de production.
• Faire Évoluer L’Infrastructure Et Maîtriser Les Coûts
  Accompagne la croissance des modèles tout en contribuant à la maîtrise des coûts cloud.

Audit et optimisation FinOps

Analyse les coûts cloud liés à la Data et à l’IA, identifie les dépenses inutiles et les optimisations immédiates, puis met en place un cadre de pilotage budgétaire continu. L’approche peut inclure le dimensionnement des ressources, l’arrêt automatique des ressources inutilisées, l’optimisation des requêtes, le monitoring et des garde-fous budgétaires.

• Identifier Les Dépenses Inutiles
  Repère les dépenses inutiles et les possibilités d’optimisation.
• Optimiser Les Dépenses Cloud
  Ajuste les ressources et les requêtes pour maîtriser les coûts Data et IA.
• Maîtriser Le Budget Cloud
  Contribue à prévenir les dérives et à rendre les coûts cloud plus prévisibles.
• Arrêter Les Ressources Inutilisées
  Limite les dépenses associées aux ressources cloud inutilisées.

Industrialisation MLOps

Industrialise le cycle de vie des modèles d’IA en faisant évoluer une exploitation fondée sur des notebooks et des déploiements manuels vers une chaîne MLOps opérationnelle. La prestation couvre le versioning, la CI/CD, le déploiement automatisé, le monitoring en production et le réentraînement programmé.

• Automatiser Le Déploiement Des Modèles
  Réduit la dépendance aux déploiements manuels et encadre les évolutions des modèles.
• Versionner Les Modèles
  Structure le versioning des modèles dans une chaîne MLOps.
• Surveiller Les Modèles En Production
  Suit le fonctionnement des modèles et peut inclure la détection du drift.
• Programmer Le Réentraînement
  Planifie le réentraînement des modèles dans la chaîne MLOps.

Audit de conformité AI Act

Recense les usages de l’IA, les classe par niveau de risque et analyse les écarts avec les exigences réglementaires de l’AI Act. L’audit identifie notamment les systèmes à haut risque et aboutit à un plan de conformité priorisé. La mission est livrée en six à dix semaines.

• Recenser Les Usages IA
  Établit un inventaire des usages de l’IA comme point de départ de l’analyse de conformité.
• Classer Les Systèmes Par Risque
  Aide à comprendre le niveau de risque associé aux usages de l’IA.
• Prioriser Les Actions De Remédiation
  Aide à organiser les actions nécessaires pour répondre aux écarts.
• Identifier Les Écarts De Conformité
  Repère les écarts entre les pratiques actuelles et les exigences réglementaires.
• Planifier L’Audit En 6 À 10 Semaines
  Fournit le délai annoncé pour la réalisation et la livraison de l’audit.

Programme de gouvernance de la donnée

Met en place un cadre organisationnel de gouvernance des données, adapté au périmètre de l’entreprise et déployé en 3 à 6 mois. Il comprend les rôles et responsabilités, les politiques de données, les standards de qualité, les outils de catalogage et les processus de contrôle. Le programme s’appuie notamment sur les rôles de Data Owners et de Data Stewards.

• Clarifier Les Responsabilités
  Aide les équipes à savoir qui intervient dans la gestion et le contrôle des données.
• Renforcer La Fiabilité Des Données
  Structure les pratiques de qualité et de contrôle pour rendre les données plus fiables.
• Encadrer L’Accès Aux Données
  Met en place des règles sur l’accès et l’utilisation des données.
• Faciliter La Recherche De Données
  Aide les équipes à retrouver les données dont elles ont besoin.
• Améliorer La Traçabilité Des Données
  Renforce la capacité à suivre et documenter les données.

Cadre de gouvernance IA

Définit un cadre opérationnel pour le développement, la validation et la mise en production des modèles IA. Il prévoit un comité de validation, une documentation obligatoire, le suivi des biais et un circuit d’approbation.

• Définir Des Règles Claires
  Fournit un cadre commun pour les pratiques du cycle de vie des modèles.
• Organiser La Validation Des Modèles
  Fournit une instance dédiée à l’examen des modèles IA.
• Documenter Les Modèles Et Suivre Les Biais
  Aide à conserver des informations traçables sur les modèles et à encadrer leur suivi.
• Encadrer L’Approbation Des Modèles
  Définit une étape de validation avant la mise en production.

Conformité RGPD des traitements Data & IA

Accompagne les organisations dans la conformité RGPD de leurs traitements Data et IA. Le service comprend l’audit des traitements existants, la tenue du registre des traitements, la réalisation d’analyses d’impact (AIPD) pour les systèmes IA à haut risque et la mise en place de processus de gestion des droits.

• Formaliser Le Registre Des Traitements
  Fournit un livrable explicitement inclus dans l’accompagnement RGPD.
• Auditer Les Traitements Existants
  Établit une base de travail pour la démarche de conformité.
• Évaluer Les Impacts Des Systèmes IA
  Cible les systèmes IA à haut risque.
• Organiser La Gestion Des Droits
  Structure les processus de gestion des droits liés aux traitements.

Cadrage Data Product

En quatre à six semaines, définit le périmètre d’un Data Product, ses utilisateurs cibles et ses KPI de valeur, puis établit le backlog et cadre un MVP. La mission s’appuie sur un sponsor métier identifié et prépare un pilotage centré sur la valeur.

• Clarifier Le Périmètre Du Produit
  Oriente le cadrage et prépare un MVP adapté aux objectifs métier.
• Mesurer La Valeur Métier
  Rend les objectifs métier explicites et prépare le suivi des résultats.
• Structurer Les Priorités Et Cadrer Un MVP
  Organise les éléments de travail selon le périmètre et la valeur métier.
• Cibler Les Utilisateurs Du Produit
  Définit les utilisateurs auxquels le produit s’adresse.

Pilotage de Data Product

Met en place le rôle de Data Product Manager sur un produit existant ou en construction. L’accompagnement couvre la roadmap, la mesure de la valeur, les rituels d’équipe et le reporting au sponsor afin de maintenir l’alignement sur les priorités métier.

• Mesurer Les Gains Et Le ROI
  Suit la valeur et le retour sur investissement au moyen d’indicateurs métier, d’adoption et de qualité technique.
• Piloter La Roadmap Selon La Valeur Métier
  Oriente les priorités et les évolutions selon la valeur métier attendue.
• Aligner L’Équipe Et Informer Le Sponsor
  Structure les décisions de l’équipe et rend les résultats visibles au sponsor.
• Concevoir Le Produit Avec Ses Utilisateurs
  Ancre le produit dans les besoins métier et favorise son adoption.
• Faire Évoluer Le Produit Dans La Durée
  Permet au produit de continuer à évoluer et à générer de la valeur.

Programme de Data Product Management

Déploie une équipe de Data Product Management à l’échelle d’une business unit ou d’un groupe, avec formation, outillage, rituels et gouvernance de portefeuille. Le programme adapte les pratiques de product management et de Lean aux produits Data et IA afin de structurer leur pilotage autour des utilisateurs, des indicateurs de valeur et des priorités métier.

• Structurer Une Équipe À L’Échelle
  Organise le pilotage des produits Data et IA dans l’organisation.
• Organiser Les Arbitrages De Portefeuille
  Clarifie les décisions concernant les produits Data et IA du portefeuille.
• Structurer Les Rituels Et Les Roadmaps
  Lie le pilotage des produits aux besoins métier et à leur valeur.
• Mesurer La Valeur Et Accompagner Les Owners
  Soutient les décisions de portefeuille et renforce les pratiques des Data Product Owners.
• Former Et Outiller Les Équipes
  Développe les pratiques de Data Product Management et les soutient avec des outils adaptés.

Mesure de valeur d’un portefeuille IA

Audite un portefeuille existant d’initiatives Data et IA, met en place un cadre de mesure de la valeur et aide à arbitrer les produits à poursuivre, optimiser ou arrêter. Le suivi peut s’appuyer sur des indicateurs de gains métier, d’adoption et de qualité technique afin de rendre le ROI visible.

Category: AI Consulting

• Mesurer La Valeur Sur Plusieurs Dimensions
  Fournit une vision de la contribution des produits à partir d’indicateurs métier, d’adoption et de qualité technique.
• Évaluer Le Portefeuille IA
  Évalue les initiatives engagées comme point de départ pour mesurer leur valeur.
• Arbitrer Les Produits Du Portefeuille
  Oriente les décisions concernant les produits Data et IA.
• Suivre Le ROI Dans La Durée
  Rend visible la contribution des investissements IA à l’aide d’indicateurs de valeur.

Diagnostic de maturité et d’adoption IA

S’appuie sur des entretiens, une enquête et l’analyse des usages pour évaluer la maturité IA de l’organisation. Le diagnostic cartographie les populations concernées, les usages réels, les freins à l’adoption et l’engagement des sponsors, puis fournit une feuille de route priorisée.

• Évaluer La Préparation À L’IA
  Oriente les efforts d’adoption à partir d’un état des lieux.
• Prioriser Les Actions D’Adoption
  Concentre les efforts sur les actions identifiées par le diagnostic.
• Croiser Plusieurs Sources D’Analyse
  Appuie le diagnostic sur plusieurs sources d’information.
• Comprendre Les Populations Et Les Usages
  Aide à situer les enjeux d’adoption à partir des pratiques observées.
• Identifier Les Freins Et Évaluer Les Sponsors
  Intègre les obstacles à l’adoption et l’engagement des sponsors aux actions prioritaires.

Programme d’acculturation IA

Programme d’acculturation de 3 à 12 mois organisé autour de parcours par population, d’ateliers métier, de formats d’apprentissage PIAN, d’un réseau d’ambassadeurs et de rituels d’équipe. L’adoption et la valeur créée sont suivies par des indicateurs d’usage. Les équipes peuvent pratiquer sur les assistants IA qu’elles utilisent dans leur environnement sécurisé, avec le soutien des sponsors et des managers.

Category: AI Training Services

• Piloter L’Adoption Par Les Faits
  Aide à distinguer une adoption durable d’un effet de démonstration et à ajuster le programme.
• Adapter L’Apprentissage Aux Équipes
  Relie l’acculturation aux rôles et activités de l’organisation.
• Ancrer Les Usages Par L’Expérience
  Permet aux participants d’expérimenter des situations et d’identifier des actions à appliquer au travail.
• Engager Les Sponsors Et Managers
  Soutient le programme dans la durée et contribue à préserver sa priorité.
• Mobiliser Des Relais Internes
  Apporte des relais au programme auprès des équipes.
• Pratiquer Avec Les Assistants IA Utilisés
  Permet aux équipes de développer leur pratique des assistants employés dans leur activité.

Accompagnement d’un déploiement IA

Dispositif de conduite du changement mené en parallèle du déploiement IA. Il couvre l’analyse d’impact, la communication, la formation au poste et l’accompagnement après le lancement. Les usages sont suivis jusqu’à leur ancrage dans les pratiques.

• Mesurer Les Usages Dans La Durée
  Permet d’observer l’adoption durable et l’ancrage des nouveaux usages.
• Anticiper Les Changements De Rôles
  Aide l’organisation à anticiper les évolutions associées au déploiement.
• Préparer Et Former Les Équipes
  Prépare les équipes au changement et à l’utilisation de l’IA dans leurs pratiques professionnelles.
• Soutenir Les Équipes Après Le Lancement
  Aide les équipes à intégrer la solution dans leurs pratiques quotidiennes.
• Redessiner Les Processus Avec L’IA
  Aide les équipes à repenser les processus tout en définissant les contrôles et la supervision nécessaires.

Immersion des dirigeants

Ensemble de formats destinés aux comités exécutifs et conseils d’administration pour prendre position sur l’IA et se projeter dans sa transformation. Il comprend des learning expeditions de 1 à 5 jours à l’étranger, des talks de 60 minutes animés par des experts et un mentoring exclusif avec coaching régulier sur 12 mois. Ces formats apportent des exemples concrets, une vision partagée et des pistes d’action pour la stratégie IA.

Category: AI Training Services

• Découvrir Des Pratiques IA Avancées
  Les rencontres donnent aux dirigeants des exemples concrets et des points de comparaison pour nourrir leur réflexion stratégique.
• Ancrer La Pratique De L’IA
  Le suivi régulier accompagne les participants dans la pratique de l’IA au fil du temps.
• Éclairer Les Décisions Sur L’IA
  Les experts apportent des exemples et une perspective extérieure pour aider les dirigeants à examiner les enjeux de l’IA.
• Aligner L’Équipe Dirigeante
  Des références partagées contribuent à aligner la direction sur la stratégie IA.
• Rencontrer Des Dirigeants Et Innovateurs
  Élargit les échanges et les contacts autour des enjeux de l’IA.

Design

La phase Design identifie et redessine les processus critiques pour l’IA avant le développement. Diametral audite les processus métier et les flux de données, évalue les cas d’usage selon leur impact métier, leur faisabilité technique et leur délai, puis conçoit une architecture cible AI-native. La mission produit une feuille de route exécutable et chiffrée pour préparer les phases Build, Scale et Run.

Category: AI Consulting

• Prioriser Les Initiatives Selon Leur Potentiel
  Aide à distinguer les cas d’usage à investir de ceux qui le sont moins.
• Redessiner Les Processus Autour De L’IA
  Intègre l’IA dans les workflows plutôt que de l’ajouter comme une couche à des processus existants.
• Repérer Les Opportunités À Valeur Mesurable
  Met en évidence les frictions et les données disponibles pour comprendre où l’IA peut avoir un impact.
• Planifier Les Étapes Et Les Investissements
  Donne des repères opérationnels sur les ressources, le budget et les résultats attendus.
• Préparer Les Décisions Et Le Passage Au Build
  Aide le sponsor à arbitrer et les équipes à comprendre quoi construire et pourquoi.

Build

Build transforme la cible définie en phase Design en systèmes Data et IA opérationnels, intégrés à l’infrastructure existante et déployés en production. Diametral définit le périmètre du MVP, l’architecture cible et les critères de succès, puis développe en sprints agiles. La prestation couvre l’industrialisation technique, le cadrage fonctionnel et la conduite du changement. Les systèmes sont testés, documentés et monitorés, avec une architecture évolutive et un transfert de compétences intégré.

Category: AI Development Services

• Déployer Un Système Fiable
  Fait évoluer le prototype en système opérationnel, testé et monitoré.
• Définir Un MVP Ciblé
  Clarifie le périmètre et les critères de succès avant le développement.
• Intégrer L’IA Aux Outils Existants
  Rend le système accessible aux équipes dans leurs opérations quotidiennes.
• Accélérer La Livraison Par Sprints
  Donne de la visibilité sur l’avancement grâce aux cycles courts et aux livrables intermédiaires.
• Renforcer L’Autonomie Et Préparer La Mise À L’Échelle
  Accompagne la prise en main par les équipes et prépare l’extension du système.

Scale

Scale étend une solution IA d’un pilote limité à plusieurs entités, filiales et pays. Diametral évalue l’architecture, les flux de données et les processus, puis industrialise l’infrastructure avec des pipelines automatisés, des modèles standardisés, MLOps et des environnements multi-entités. Le service harmonise les données, ajoute des contrôles qualité et soutient un déploiement progressif avec une gouvernance adaptée.

• Déployer L’IA Avec Une Infrastructure Réutilisable
  Réduit le besoin de reconstruire l’infrastructure pour chaque nouvelle entité.
• Déployer L’IA Avec Une Gouvernance Intégrée
  Aide à maintenir les contrôles et le suivi à mesure que le périmètre s’élargit.
• Standardiser La Qualité Des Données
  Répond aux variations de structure et de qualité susceptibles d’affecter les modèles.
• Réduire Les Coûts Et Autonomiser Les Équipes
  Accélère les extensions et aide les entités à exploiter les systèmes sans dépendre constamment d’une équipe centrale.
• Répliquer La Valeur Du Pilote
  Étend le retour généré par une solution IA réussie à l’ensemble de l’organisation.
• Identifier Les Changements Avant L’Extension
  Aide à repérer les limites du pilote avant un déploiement plus large.

Run

Service d’exploitation et d’amélioration continue des applications Data et IA en production. Diametral audite les systèmes, met en place le monitoring des dérives, de la qualité des données, de la latence et des erreurs, puis assure les opérations quotidiennes, la gestion des incidents, la maintenance et le réentraînement lorsque nécessaire. L’équipe analyse les performances chaque mois et propose des améliorations. Des SLA adaptés et un reporting mensuel peuvent encadrer le service.

• Détecter Les Dérives En Temps Réel
  Signale les changements de données et les baisses de performance avant qu’ils n’affectent les opérations.
• Assurer Une Exploitation Continue
  Des procédures d’intervention contribuent à traiter les incidents sans mobiliser les équipes internes à chaque défaillance.
• Améliorer Les Modèles Dans La Durée
  Adapte les modèles aux données de production et soutient l’évolution des systèmes.
• Maîtriser Les Coûts Cloud
  Vise à limiter la hausse des coûts d’infrastructure lorsque les volumes augmentent.
• Suivre Des Engagements Mesurables
  Rend visibles les niveaux de service et les performances auprès des équipes métier et IT.
• Identifier Les Risques Et Priorités
  Donne une vision des risques opérationnels et des améliorations à engager.
• Libérer Les Équipes Pour Innover
  Réduit le temps consacré au dépannage des systèmes existants.

Serious Games Data & IA

Des serious games immersifs pour apprendre la Data et l’IA par la pratique. Les participants affrontent des scénarios inspirés d’enjeux concrets, prennent des décisions et en observent les conséquences. Les sessions suivent la méthode PIAN (Play, Inspire, Act et Network). Des jeux prêts à déployer ou conçus sur mesure sont proposés à différents publics, pour des sessions de 25 à 100 participants.

Category: AI Training Services

• Développer Des Réflexes Data Et IA
  Permet aux équipes d’expérimenter des enjeux Data et IA et d’acquérir des réflexes applicables au travail.
• Choisir Ou Personnaliser Un Jeu
  Permet de sélectionner un jeu consacré à un défi précis ou de concevoir une expérience autour des enjeux de l’organisation.
• Transformer Le Jeu En Actions Concrètes
  Relie l’expérience vécue aux enjeux professionnels et aux actions à mettre en pratique.
• Adapter L’Expérience À Chaque Public
  Ajuste le format et le contenu aux profils et aux défis du groupe.
• Mesurer Les Progrès Des Participants
  Fournit une lecture des progrès et des obstacles à surmonter.

Talks sur l’IA

Sessions de 60 minutes animées par des experts invités autour d’un sujet précis de Data ou d’IA. Elles peuvent être organisées à l’unité ou à intervalles réguliers, sur site ou en ligne, et s’intégrer à des séminaires, conventions ou plénières.

• Apporter Un Regard Expert Et Extérieur
  Les intervenants apportent du recul et des exemples pour renouveler les perspectives sur l’IA.
• Clarifier Les Enjeux Essentiels
  Explique un sujet précis à l’aide d’exemples concrets.
• Intégrer Les Talks À Vos Événements
  Permet d’organiser une session concise ou un rendez-vous récurrent selon les besoins.

Learning Expedition

Voyage apprenant de 1 à 5 jours à l’étranger, destiné principalement aux dirigeants et équipes de direction. Les participants rencontrent des entreprises innovantes autour d’un thème Data ou IA choisi et repartent avec des exemples concrets, une vision partagée et des pistes d’action.

• Rencontrer Des Acteurs Innovants
  Donne aux dirigeants un aperçu direct des pratiques avancées en Data et IA.
• Aligner Les Dirigeants Sur Une Vision Commune
  Fournit des références partagées pour s’accorder sur les priorités IA.
• Mettre En Œuvre Des Actions Au Retour
  Les apprentissages nourrissent des pistes d’action applicables dès le retour.
• Adapter Le Parcours Aux Objectifs
  Ajuste le parcours et sa durée aux objectifs de l’organisation.

Mentoring exclusif

Accompagne les dirigeants, managers et équipes pendant 12 mois pour développer leur maîtrise de l’IA. Des séances régulières de coaching par des experts, sur site ou en ligne, aident chacun à intégrer de nouvelles pratiques. La cadence est définie avec le client et le coaching s’adapte au niveau des participants. Ce format est réservé aux comités exécutifs et conseils d’administration dans le cadre de l’immersion des dirigeants.

Category: AI Training Services

• Ancrer Les Pratiques De L’IA Dans La Durée
  Un accompagnement de 12 mois permet de répéter de nouveaux gestes et de les intégrer au quotidien.
• Bénéficier D’Un Appui Expert Régulier
  Les rendez-vous soutiennent les participants pendant la transformation et leur permettent de poser leurs questions.
• Adapter Le Coaching Au Niveau De Chacun
  Permet à chaque participant de progresser selon son niveau.
• Suivre Les Progrès Des Dirigeants
  Rend visibles les progrès et soutient les responsables de la transformation IA.
• Choisir Un Format Adapté Aux Équipes
  Adapte le coaching à l’organisation des équipes.