EXPERTISES
Product Data/IA
Unis autour du concept de Data as Product, nous intervenons dès la construction d’une plateforme de données et tout au long de son cycle de vie. Animés par une passion commune pour l’innovation et l’excellence, nous mettons notre expertise au service de la valorisation des données de nos clients, des entreprises et des défis Data de demain
Le constat
Les équipes produit décident encore largement à l’intuition. Non par manque de données, mais parce que celles qui existent ne répondent pas aux questions qu’elles se posent : les produits n’ont jamais été instrumentés pour ça, les événements collectés l’ont été sans objectif précis, et personne n’a de rôle clairement trouvé de solutions sur le sujet. Résultat, la data produit reste une affaire de spécialistes techniques, déconnectée des arbitrages de roadmap qu’elle devrait éclairer.
C’est précisément là qu’intervient notre Practice Product Data.
Notre accompagnement
Nos experts en Product Data et en IA vous accompagnent dans l’émergence d’une culture Data au sein de votre entreprise. Ils transforment les usages, assurent la qualité des données et la robustesse des solutions, pour que la data devienne un levier stratégique et une véritable source de valeur.
Nous voyons l’IA comme un catalyseur de performance digitale et nous l’utilisons comme une solution agile et moderne qui accélère, fiabilise et enrichi le développement des Produits Data.
Nous mettons en place les règles de gestion qui évitent la dérive la plus courante : des événements ajoutés au fil des sprints par des développeurs différents, sans convention commune, jusqu’à ce que plus personne ne sache ce que mesure réellement un indicateur. Cette rigueur est ce qui permet aux équipes métiers de s’appuyer sur les données sans les remettre en question à chaque usage.
Nos métiers
Data Engineer
Data Analyst
Data Scientist
Data Manager
Data Steward
CPD Data
Business Analyst
Nos expertises
Data Engineering
Data Gouvernance
Data Platform
Data Product
Data Management
Data Storytelling
Data Analyse
IA
Machine Learning
Exemples de missions
Un client du secteur aéronautique et spatial nous a intégrés à son équipe pour construire une data platform et assurer la migration vers le cloud AWS. Nous avons mis en place un service de données robuste, accessible, et mené une migration sereine grâce à des choix technologiques adaptés à leurs besoins.
Au sein du département Software de notre client, un constructeur automobile français, nous avons été intégrés dans un projet de R&D pour accompagner la mise en place de méthodes de développement innovantes utilisant des IA génératives. Notre intervention portait principalement sur la mise en place d'une pipeline end-to-end de la solution, l'accompagnement quotidien en tant qu'expert IA et la documentation scientifique permettant de faciliter la rédaction du dossier de CIR du projet.
Notre client bancaire a souhaité que nous renforcions pendant 2 ans son équipe au support IT dans le but d’améliorer sa productivité de reporting BI sur le pilotage de leur activité. L’enjeu était d’optimiser et de réaliser les process techniques pour un contrôle de toute la chaine de la donnée depuis la collecte jusqu’à la restitution sous Power BI. Nous avons contribué à une veille technologique sur les outils et les sources disponibles pour proposer de nouveaux besoins.
Dans un contexte de collaboration transversale dans le domaine du retail et de la grande distribution avec les métiers Data : Data Analyst, Web Analyst, Managers Data. L’objectif principal de cette mission d’une durée de 14 mois était d’identifier les besoins, les transformer en tâches et les intégrer selon leur importance à la roadmap et leur impact sur l’existant. Notre intervention avait aussi pour objectif d’assurer la mise en conformité au RGPD des différents projets Data de notre client.
Sur un grand projet aquacole de simulation en mécanique des fluides, notre client a demandé notre expertise sur des analyses de qualité afin d'orienter la direction du projet. Notre intervention nous a amené à réaliser des analyses et des prédictions de la qualité de l'eau au sein de plusieurs projets R&D sous NDA.
Vous avez un projet en Product Data/IA ?
APPROCHE 1
Renfort d'équipe
Un accompagnement par un de nos experts Product Data intégré à vos équipes Produit pour apporter une expertise ciblée et soutenir vos objectifs.
APPROCHE 2
Conseil
Un accompagnement par un ou plusieurs experts Produit sur une problématique product stratégique ou opérationnelle.
APPROCHE 3
Atelier / formation sur mesure
Un workshop personnalisé de ½ journée à 3 jours, encadré par un data manager, pour résoudre une problématique Produit, faire émerger des idées ou sensibiliser vos équipes sur un sujet.
Notre Practice Leader
Mylène
Toulouse
Toulouse
“Au sein de 5 Degrés, nos souhaits de mission ou de carrière sont entendus et l'on nous aide à les réaliser.”
Mylène, Practice Leader Product Data
Donner du sens à la donnée pour piloter la valeur produit
La data est aujourd’hui un levier essentiel de décision et d’innovation. Chez 5 Degrés, nous aidons votre entreprise à transformer leurs données produits en un outil de gestion stratégique.
Notre approche repose sur un principe simple : les données doivent servir la décision, pas l’inverse. Nous accompagnons nos clients dans la gestion et la mise en place de stratégies data qui soutiennent la vision produit et favorisent la prise de décision éclairée à tous les niveaux.
Construire une architecture de données au service du produit
Le premier enjeu du product data est structurel : collecter la bonne information, au bon endroit, au bon moment. Nos équipes vous aident à définir une architecture de données claire et interopérable :
Instrumentation du produit
Tracking des événements clés
Pipeline de traitement
Tableaux de bord personnalisés
Chaque donnée collectée a un objectif mesurable : améliorer le produit et maximiser sa valeur. Nous privilégions des outils simples, fiables et compatibles avec vos écosystèmes techniques, pour garantir la pérennité de la data et de vos analyses.
De la donnée brute à l’insight produit
Collecter la donnée ne suffit pas : encore faut-il la comprendre. Nos experts en data analyse et data visualisation traduisent les métriques en leviers d’action concrets. Nous aidons vos équipes à interpréter les signaux clés pour prioriser les évolutions, orienter la roadmap product data et améliorer la gestion globale de votre projet.
Croiser design, data et stratégie
La data produit n’agit pas seule : elle s’intègre dans une logique globale. En croisant les enseignements issus du design, du développement et de la data, nous aidons les équipes à identifier les opportunités de croissance, à la gestion des tests de nouvelles hypothèses et à valider les bonnes intuitions grâce aux données. Les données deviennent ainsi un outil de collaboration et non un silo product isolé.
Rendre vos équipes autonomes
Notre objectif n’est pas de rester indispensables. Chaque mission intègre un volet de transfert de compétences : documentation des choix d’instrumentation, formation des équipes produit à la lecture des données, montée en autonomie sur les outils déployés.
Une formation construite à partir de vos propres jeux de données ancre durablement les réflexes et aide vos équipes à trouver les solutions adaptés, là où un cas d’école reste théorique. L’enjeu dépasse la technique : il s’agit de donner aux équipes, design et développement un langage commun autour de la donnée, pour comprendre comment fonctionnent vos produits et que les décisions se prennent ensemble plutôt que par arbitrage d’un seul métier.
FAQ - Product Data & IA
L'approche Data as Product consiste à traiter un jeu de données comme un produit à part entière : des utilisateurs identifiés, un périmètre documenté, un niveau de qualité attendu, un responsable désigné et un cycle de vie assumé. Elle met fin aux livrables data ponctuels que plus personne ne maintient six mois après leur création. Concrètement, cela change la gestion quotidienne : chaque jeu de données a un propriétaire qui répond de sa fiabilité, une documentation accessible, et des règles de gouvernance qui survivent au départ de celui qui l'a construit.
Le Product Data Manager (ou PDM) fait le lien entre les équipes produit et les équipes data. Son rôle n'est pas de construire les pipelines ni de produire les analyses, mais de définir quelles données le produit doit collecter, pourquoi, et comment elles seront exploitées. C'est un métier de traduction : il formule en besoins data les questions que se pose l'équipe produit, et restitue en langage métier ce que les données révèlent. Les compétences attendues mêlent culture produit, bases techniques suffisantes pour dialoguer avec les développeurs, et une vraie aisance avec le Product Data Management au quotidien.
Instrumenter un product, c'est intégrer dans le code les points de collecte qui permettront de savoir ce que les utilisateurs y font réellement. Cela se décide en amont du développement, pas après : ajouter des événements sur un product déjà livré coûte toujours plus cher que de les prévoir dès la conception. Le travail consiste à définir un plan de taggage (quels événements, quelles propriétés associées, quelle nomenclature) puis à le faire implémenter par les développeurs. Les contraintes techniques du produit déterminent ensuite la solution de collecte retenue.
Le réflexe le plus fréquent consiste à tout tracker, ce qui produit des volumes de données inexploitables. Mieux vaut partir des questions que se pose l'équipe : quelles étapes du parcours posent problème, quelles fonctionnalités sont réellement utilisées, où les utilisateurs abandonnent. Trois familles d'événements couvrent la majorité des besoins des produits digitaux : les étapes du parcours d'activation, les actions de valeur qui signalent l'usage réel, et les points de friction comme les erreurs ou les abandons. Chaque événement collecté doit pouvoir être rattaché à une décision.
Un seul chiffre ne suffit pas. Le taux d'adoption brut : combien d'utilisateurs ont essayé la fonctionnalité disent peu de choses sans son pendant : combien y sont revenus. Il faut croiser la portée, la fréquence et la profondeur d'usage, puis comparer ces mesures à une population de référence. Un tableau de bord utile affiche aussi le délai entre la mise à disposition et le premier usage, qui révèle les problèmes de découvrabilité. Et la mesure se cale sur une fenêtre cohérente avec le cycle naturel d'utilisation du produit, pas sur un mois calendaire par défaut.
Les données ne décident pas à la place de l'équipe produit, elles réduisent l'incertitude. Elles interviennent à trois moments : en amont pour objectiver un problème et prioriser les sujets, pendant la conception pour cadrer les hypothèses à tester, et après livraison pour vérifier que l'effet attendu s'est produit. Le piège consiste à ne consulter les données qu'au dernier moment, pour justifier une décision déjà prise. Une roadmap de product data réellement nourrie par la data suppose que les métriques de succès soient définies avant le développement de chaque chantier, pas après.
Les données d'usage disent ce que font les utilisateurs, la recherche utilisateur dit pourquoi. Prises isolément, les deux induisent en erreur : un taux d'abandon élevé sur un formulaire ne dit pas si le problème vient de sa longueur, d'un champ mal compris ou d'un moment inopportun. La méthode la plus efficace consiste à utiliser le quantitatif pour localiser le problème, puis le qualitatif pour l'expliquer. L'inverse fonctionne aussi : un signal remonté par quelques utilisateurs en entretien se vérifie ensuite sur l'ensemble de la base.
Par une question métier, jamais par un outil. Identifiez une décision réellement prise à l'aveugle, déterminez quelle donnée l'éclairerait, vérifiez qu'elle est collectée et fiable, puis produisez l'analyse correspondante. Ce premier cycle complet apporte davantage à l'acculturation d'une entreprise qu'une plateforme dimensionnée pour des usages encore hypothétiques. La formation des équipes métiers vient ensuite, et gagne à s'appuyer sur vos propres jeux de données plutôt que sur des cas d'école : les compétences acquises sont immédiatement réutilisables.
Comptez quelques semaines pour un premier livrable exploitable : un indicateur fiabilisé, un tableau de bord adopté ou un prototype validé, à condition que les données existent et soient accessibles. Les délais s'allongent nettement quand la donnée doit d'abord être consolidée entre systèmes hétérogènes, ou quand sa qualité doit être reprise avant tout usage analytique. C'est d'ailleurs ce que constatent la plupart des entreprises : la part de travail préparatoire dépasse souvent celle consacrée à l'analyse elle-même.
Entre les équipes data et les équipes produit, un rôle manque souvent : celui qui traduit les questions métier en besoins de données, et les résultats d'analyse en décisions produit. C'est la fonction du Product Data Manager, ou PDM.
Son travail ne consiste ni à construire les pipelines ni à produire les analyses, mais à décider ce que le produit doit mesurer et pourquoi. Les compétences attendues mêlent culture produit, bases techniques suffisantes pour dialoguer avec les développeurs, et aisance avec la gouvernance des données au quotidien.
Toutes les entreprises n'ont pas besoin d'un poste dédié. Dans beaucoup d’entreprises, ce rôle est tenu par un product manager qui monte en compétences sur la data, ou par un data analyst qui se rapproche des métiers produit. Ce qui compte, c'est que quelqu'un en assume explicitement la charge.
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