Plus de précision pour de meilleures décisions

On construit l’infrastructure qui rend la donnée disponible, fiable, et surtout utilisable. La première brique, c’est la collecte : scraping industriel (gestion des changements de structure, anti-bot raisonnable, reprise sur incident), intégrations API (CRM, ERP, e-commerce, Ads, support, paiement), flux fichiers (SFTP, exports, webhooks) et remontées applicatives. On capte aussi les “données grises” que personne n’exploite : logs, événements applicatifs, tickets, formulaires, historique de navigation, signaux produit...

Ensuite on industrialise l’acheminement. On met en place des pipelines (batch et temps réel) avec orchestration, monitoring, alerting, reprise automatique, et traçabilité bout-en-bout. Nous posons une architecture datawarehouse/datalake adaptée : schémas, historisation, gestion des clés, tables de référence, “single source of truth” quand c’est pertinent, et séparation claire entre zones raw / clean / curated.

Enfin, on traite ce qui coûte cher quand on l’ignore : la qualité. Déduplication, normalisation, enrichissement, contrôles de cohérence, tests automatiques, gestion des valeurs manquantes, et scoring qualité. L’objectif est simple : une donnée stable dans le temps, prête pour l’analytics, la BI et l’IA, et ce sans que chaque équipe réinterprète la réalité à sa manière.

On fait de la mesure un système, pas une collection de tags. Le point de départ : un plan de marquage qui parle métier (leads qualifiés, ventes, marge, panier, rétention), et pas seulement “page_view”. On modélise les événements, leurs propriétés, leurs règles de déduplication, les sources de vérité, et les cas limites (cookie consent, cross-domain, paiement externalisé, apps tierces, iOS).

On implémente ensuite un tracking avancé : GA4 propre, pixels publicitaires, events e-commerce, conversions offline si besoin, et surtout server-side (ou hybride) pour fiabiliser la remontée et réduire la dépendance aux navigateurs. On gère la gouvernance du tracking : naming convention, versioning, QA avant mise en prod, et audit régulier pour éviter la dérive (événements doublons, paramètres inconsistants, perte de conversions).

Côté pilotage, on transforme la donnée en instruments de décision : dashboards BI (Looker Studio, Power BI, Metabase, etc.), reporting automatisé, vues “dirigeant” et vues “ops”, analyses cohortes, funnels, attribution pragmatique, et lecture ROI par canal / campagne / créa.

Une fois la donnée fiable, on la met au travail. On intervient sur des cas concrets à ROI mesurable : prévisions (demande, revenus, stock, charge), scoring (probabilité d’achat, valeur, risque), segmentation (comportementale, RFM, LTV), et détection d’anomalies (fraude, incidents tracking, ruptures de tendance). On privilégie des modèles utiles, explicables, intégrables dans vos processus, pas des démonstrations théoriques.

Sur l’anti-churn, on construit des modèles d’attrition avec signaux faibles : baisse d’usage, hausse de frictions, délais de réponse, tickets, anomalies de parcours. On produit un score actionnable, des segments de risque, et un plan d’activation (qui contacter, quand, avec quel message, sur quel canal). Et on mesure l’impact : uplift, taux de rétention, gain net, pas seulement une “AUC” flatteuse.

On réalise aussi des outils d’estimation automatisée AVM : estimation immobilière, estimation de valeur d’actifs/produits, tarification dynamique, ou recommandation d’offres. Le sujet clé est l’industrialisation : comment le modèle s’exécute, où il vit, comment il se met à jour, comment on le monitor (drift, performance, biais), comment on fait du retraining.

Enfin, on prépare ce qui fait la différence en IA : les datasets. Collecte, nettoyage, structuration, annotation, définition des labels, guidelines, contrôle qualité d’annotation, et constitution d’un dataset “train/val/test” propre. C’est là que se joue la performance réelle des modèles.

La gouvernance évite que votre data devienne une zone grise ingérable. On met en place un modèle d’ownership (data owners, data stewards), des définitions officielles (glossaire/KPI), des règles de qualité, et des conventions (naming, sources, cycle de vie). On structure aussi la documentation : lineage, dictionnaire de données, contrats de données entre équipes, et procédures de changement. L’objectif : rendre la donnée transmissible, auditable, et scalable sans dépendre de deux personnes “qui savent”.

Côté conformité et sécurité, on traite le sujet de façon opérationnelle : RGPD by design, cartographie des traitements, minimisation des données, gestion des consentements, anonymisation/pseudonymisation selon les usages, politiques de rétention, et sécurisation des accès (RBAC, secrets, segmentation, journaux).

On met en place des standards : classification des données, environnements (dev/staging/prod), contrôles d’export, et procédures en cas d’incident. La data produit de la valeur sans exposer l’entreprise. Vous pouvez activer plus vite, partager plus sereinement, et passer des audits (internes, clients, partenaires) sans improvisation.