« Mes données sont éparpillées entre plusieurs outils »
Data Warehouse & Data Engineering
Centralisez et fiabilisez vos données pour disposer d'une source unique, structurée et prête à être exploitée.
De vos données à des solutions concrètes.
Data Warehouse, modèles prédictifs, assistants IA : AMIEL Consulting conçoit et met en production des solutions adaptées à vos besoins, avec ou sans infrastructure Data existante.
Ce qu'on fait
Chaque entreprise part d'une situation différente. Nous intervenons là où vous en avez besoin, de la structuration de vos données jusqu'au déploiement de solutions Data et IA.
« J'ai déjà des données, je veux anticiper »
Machine Learning & prédiction
Prévision, scoring, classification : des modèles construits autour d'un objectif métier précis et évalués sur des résultats mesurables.
« Je veux pouvoir questionner mes données simplement »
Assistants IA & RAG
Permettez à vos équipes d'interroger vos données et documents en langage naturel, sans SQL ni connaissances techniques.
« J'ai besoin d'analyser des images ou des flux vidéo »
Computer Vision
Automatisez la détection, la classification ou l'analyse d'images pour répondre à des besoins de contrôle, de sécurité ou de suivi.
« Je veux mieux piloter mon activité »
Tableaux de bord & pilotage
Transformez vos données en indicateurs clairs et tableaux de bord conçus autour des décisions que vos équipes doivent prendre.
« J'ai un modèle qui fonctionne, mais uniquement en démonstration »
Mise en production & suivi
Déployez vos modèles et pipelines dans un environnement fiable, avec supervision et suivi de leurs performances dans le temps.
Quelques réalisations
Des projets Data et IA développés pour répondre à des problématiques métier concrètes.
Data Warehouse pour un groupe de cabinets comptables
- 5 cabinets
- 4 sources de données
- Des millions de lignes
Conception d'un Data Warehouse en architecture médaillon pour centraliser des données auparavant dispersées entre plusieurs logiciels.
Les experts-comptables, managers et commerciaux disposent désormais d'un accès rapide à leurs propres KPIs, avec des droits adaptés à chaque profil.
Résultat
Les experts-comptables, managers et commerciaux disposent désormais d'une vision centralisée et rapidement accessible de leurs KPIs, avec des droits adaptés à chaque profil, sans exports CSV ni consolidation manuelle entre plusieurs logiciels.
Prévision des besoins en stock
- +50 produits
- Prévisions à J+30
- >90 % de ruptures en moins
Développement d'un modèle prédictif recalculé chaque semaine pour anticiper les besoins en stock à 30 jours et permettre la planification des commandes fournisseurs.
Le modèle s'adapte à un catalogue de plus de 50 produits régulièrement enrichi de nouvelles références.
Résultat
Plus de 90 % de ruptures de stock en moins, sans générer de surstock ni de produits invendus.
Assistant IA connecté aux données métier
- Une question en langage naturel → une réponse en quelques secondes
Création d'un assistant IA permettant aux équipes d'interroger directement les données de ventes, d'achats et de clients.
Une question formulée en langage naturel est automatiquement transformée en requête SQL, exécutée sur les données de l'entreprise puis restituée sous forme de réponse compréhensible.
Les commerciaux peuvent ainsi interroger leurs ventes et leurs clients tandis que les responsables stock accèdent directement aux informations liées aux achats.
Résultat
Les équipes métier obtiennent leurs réponses en quelques secondes et l'analyste Data peut se concentrer sur les analyses et dashboards à plus forte valeur ajoutée plutôt que sur les demandes ponctuelles.
Prédiction d'incidents
- Des dizaines de milliers de machines
- Horizon 16 h
- 90 % des incidents détectés
Développement d'un modèle de Machine Learning analysant quotidiennement les données de dizaines de milliers de machines afin d'identifier celles présentant un risque d'incident dans les 16 heures suivantes.
Résultat
Un recall de 90 %, permettant d'anticiper les incidents et de passer d'une logique réactive à une approche préventive.
À propos
AMIEL Consulting est porté par un Data Scientist cumulant plus de 8 ans d'expérience dans la conception et la mise en production de solutions Data et IA.
De l'architecture des données au développement de modèles de Machine Learning et d'assistants IA, chaque projet est suivi directement par le même interlocuteur. Une expérience acquise aussi bien en cabinet de conseil qu'auprès de PME structurées et de scale-ups, sur des environnements allant jusqu'à plusieurs millions de lignes et des dizaines de milliers d'équipements suivis quotidiennement.
Pourquoi AMIEL Consulting ?
Un seul interlocuteur, de la donnée à la production
Data Engineering, Data Science et IA sont traités dans une même mission. Pas de perte d'information entre plusieurs prestataires : la même vision est conservée de l'architecture jusqu'au déploiement.
Une approche pragmatique
Chaque mission commence par l'analyse de l'existant. Si votre infrastructure est déjà adaptée, elle est conservée. Si certains éléments doivent être renforcés pour atteindre l'objectif, ils sont identifiés dès le départ.
Des solutions pensées pour les équipes métier
La technologie n'est pas une finalité. L'objectif est de construire des outils réellement utilisés : prévisions exploitables, données accessibles, automatisations utiles et assistants compréhensibles par des utilisateurs non techniques.
Des résultats mesurables
Chaque projet est construit autour d'un objectif concret : réduire les ruptures, accélérer l'accès à l'information, anticiper un incident ou fiabiliser les données. Lorsque cela est possible, des indicateurs sont définis dès le départ pour mesurer réellement l'impact de la solution.
Comment se déroule une mission ?
- 01
Audit
Comprendre votre besoin, vos données et votre environnement existant.
- 02
Cadrage
Définir la solution, les livrables et les critères de réussite.
- 03
Construction
Développer et tester la solution avec des validations régulières.
- 04
Déploiement
Mettre la solution en production et la rendre accessible à vos équipes.
Technologies
Des technologies choisies en fonction du projet et de votre environnement existant.
Data Engineering
- Databricks
- Apache Spark
- dbt
- Airflow
- Delta Lake
- Snowflake
- PostgreSQL
Data Science & Machine Learning
- Python
- pandas
- scikit-learn
- XGBoost
- PyTorch
- MLflow
IA & LLM
- Hugging Face
- LangChain
- RAG
- APIs LLM
Data Visualization
- Power BI
- Tableau
- Streamlit
Déploiement & Cloud
- FastAPI
- Docker
- Azure
- Git
Questions fréquentes
Faut-il déjà avoir une infrastructure Data en place ?
Non. Une mission peut démarrer à partir de données dispersées entre plusieurs fichiers ou logiciels, comme à partir d'un Data Warehouse déjà existant.
L'existant est d'abord analysé afin de déterminer ce qui peut être conservé et ce qui doit être construit.
Pouvez-vous intervenir uniquement sur une partie du projet ?
Oui. AMIEL Consulting peut intervenir sur une problématique précise — modèle prédictif, assistant IA, pipeline Data, dashboard — ou prendre en charge le projet de bout en bout.
Combien de données faut-il pour créer un modèle de Machine Learning ?
Cela dépend du problème, de la qualité des données et du type de modèle envisagé.
Avant de démarrer, les données disponibles sont analysées afin de vérifier si elles permettent réellement d'atteindre l'objectif recherché. Si ce n'est pas le cas, cela est identifié avant le lancement du projet.
Combien de temps dure une mission ?
Cela dépend du périmètre. Un audit ou un prototype peut être relativement court, tandis qu'une infrastructure Data complète ou une solution mise en production demande davantage de temps.
Le périmètre, les étapes et les livrables sont définis avant le début de la mission.
Peut-on commencer par un prototype ?
Oui. Lorsqu'il existe une incertitude technique ou métier, commencer par un prototype permet de valider rapidement la faisabilité et l'intérêt de la solution avant d'investir davantage.
Est-ce que nos données restent confidentielles ?
Oui. L'architecture et les outils sont choisis en fonction des contraintes de sécurité et de confidentialité de l'entreprise.
Pour les projets utilisant de l'IA générative, une attention particulière est portée à la manière dont les données sont transmises, stockées et utilisées par les différents services.
Travaillez-vous avec les outils déjà utilisés dans l'entreprise ?
Oui. L'objectif n'est pas de remplacer systématiquement l'existant.
Lorsque les outils en place répondent correctement au besoin, ils sont conservés et intégrés à la solution.
Un projet Data ou IA ?
Data Warehouse, modèle prédictif, assistant IA ou problématique plus spécifique : échangeons sur votre besoin et vos données existantes.
Un premier échange permet de comprendre votre objectif, d'évaluer rapidement la faisabilité et de déterminer la meilleure manière d'avancer.
Vous pouvez également nous contacter directement par email.