EXPERTISES
Data Science & IA
Vous voulez créer de la valeur prédictive et augmenter vos Produits par l’intelligence artificielle ? Nous concevons et intégrons des modèles IA et Machine Learning directement dans vos Produits et processus métiers, pour automatiser, prédire et aller plus loin que l’analyse des données et générer des résultats business mesurables.
Le constat
L’IA est partout dans les discours, mais rares sont les organisations qui savent par où commencer, comment évaluer la faisabilité de leurs cas d’usage et comment déployer des modèles qui tiennent leurs promesses dans la durée. Entre la pression d’innover et la complexité technique, beaucoup de projets IA s’enlisent avant même d’avoir prouvé leur valeur.
C’est précisément là qu’intervient notre Practice Data Science & IA, avec une approche centrée sur les données, les outils et les usages concrets.
Notre accompagnement
Nos experts s’intègrent à vos équipes pour comprendre vos enjeux métiers avant de proposer une approche. Nous intervenons de l’identification de vos cas d’usage jusqu’au déploiement de vos modèles en production, en passant par la phase de POC qui permet de valider la valeur à faible risque. Nous mobilisons nos compétences en science des données, machine learning, Python, programmation et analyse pour sécuriser chaque projet.
Ce que nous résolvons
Vous avez identifié des cas d’usage IA mais ne savez pas par où commencer ni comment évaluer leur faisabilité ?
Nous cadrons vos projets, priorisons les bons sujets et prototypons rapidement pour valider la valeur avant d’investir.
Vos expérimentations IA restent au stade de POC et ne passent jamais en production ?
Nous vous accompagnons dans l’industrialisation de vos modèles, du MLOps à l’intégration dans vos Produits, applications web et processus existants.
Vous voulez intégrer l’IA générative dans vos Produits ou automatiser des processus métiers complexes ?
Nous concevons des solutions adaptées à vos contraintes, votre stack et vos enjeux éthiques et environnementaux, avec les bons outils d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.
Nos expertises
Machine Learning
Deep Learning
IA Générative
Large Language Models
Recherche opérationnelle
Statistique
POC IA
MLOps
Nos métiers
Data Scientist
ML Engineer
IA Engineer
Research Scientist
Exemples de missions
Au sein de la direction d’un site e-commerce de produits électroniques et électroménagers, un Consultant est intervenu pour améliorer l’expérience client achat et post-achat. Analyse des KPIs de ventes, NPS, activités services clients et feedbacks utilisateurs pour définir une stratégie et une roadmap et proposition de méthodologie de Discovery.
Au sein d’un client dans le secteur de la supply chain, notre équipe, composée de deux Product Managers et d’un Product Designer, a été dédiée au delivery et à la discovery de leurs applications. Notre intervention visait également à orienter le client vers une approche plus centrée produit (livraison fréquente, OKR, vision produit, processus design, suivi post implémentation).
Intégré dans les équipes Produit d’un acteur du pari sportif, notre Product Manager anime une squad multi-profils : Tech, QA, Design. Il intervient sur l’identification et la priorisation des initiatives Produit dans un contexte de création d’une nouvelle plateforme d’Offres. Il pilote l’activité de Delivery dans un environnement avec de fortes dépendances entre les squads Produits.
Dans une startup agritech développant des robots autonomes, notre Product Manager a structuré l’organisation Produit pour accompagner sa montée en puissance. La mission a démarré par une vision produit co-construite à 3–5 ans, traduite ensuite avec les équipes. Un diagnostic sur 20 thématiques clés a permis de mesurer la maturité produit et de prioriser 33 recommandations concrètes. L’intervention a posé les fondamentaux : clarification des rôles, adoption des OKR, Definition of Done, cadrage des tests, structuration des rituels. Résultat : des décisions plus rapides, une meilleure coordination, des cycles de développement fluidifiés et une performance accrue.
Au sein de la direction du numérique du premier groupe radiophonique Français, notre consultante en Product Management a piloté la conception, la mise en place et le déploiement d’un nouvel outil de gestion des grilles des programmes, destiné à l’ensemble des chaînes du groupe. La mission a débuté par une phase de Discovery approfondie (entretiens utilisateurs, benchmark des pratiques d’autres médias, arbitrage "make or buy"), et s’est poursuivie par la définition d’une vision Produit claire, l’élaboration d’une roadmap structurée, la livraison d’un MVP opérationnel, puis le déploiement progressif auprès de chaque chaîne.
Au sein de la direction du numérique du premier groupe radiophonique français, une consultante a piloté la conception, la mise en place et le déploiement d’un nouvel outil de gestion des grilles des programmes, destiné à l’ensemble des chaînes du groupe. La mission a débuté par une phase de discovery approfondie (entretiens utilisateurs, benchmark des pratiques d’autres médias, arbitrage "make or buy"), et s’est poursuivie par la définition d’une vision Produit claire, l’élaboration d’une roadmap structurée, la livraison d’un MVP opérationnel, puis le déploiement progressif auprès de chaque chaîne.
Comment nous travaillons
Nous démarrons toujours par une phase de compréhension approfondie de vos enjeux métiers avant de proposer quoi que ce soit. Pas de modèle standard : chaque solution IA est pensée pour vos cas d’usage, votre stack et vos ambitions Produit.
Nos Data Scientists et IA Engineers travaillent en étroite collaboration avec l’ensemble de vos équipes Produit, Product Managers, Développeurs, Data Engineers et Data Analysts, pour que l’IA s’intègre naturellement dans vos Produits et vos processus plutôt que d’exister comme une expertise isolée. Nous faisons le lien entre business, données, développeur, analyse et résultats attendus.
Vous avez un projet en Data Science & IA ?
APPROCHE 1
Renfort d'équipe
Un consultant intégré à vos équipes pour apporter une expertise ciblée sur vos enjeux de modélisation, de machine learning, IA symbolique ou d’IA générative. Nous pouvons mobiliser un profil Data Scientist, IA Engineer ou développeur Python selon vos besoins. C’est l’opportunité idéale pour propulser la carrière de vos collaborateurs internes en les faisant collaborer avec des experts chevronnés de la data science.
APPROCHE 2
Conseil & POC IA
Un accompagnement par un ou plusieurs experts pour cadrer, prototyper et valider vos cas d’usage IA à faible risque, avant d’engager un déploiement à plus grande échelle. Nous évaluons la qualité des données, les modèles possibles et les résultats attendus.
APPROCHE 3
Atelier / formation sur mesure
Un workshop personnalisé de ½ journée à 3 jours pour identifier vos cas d’usage IA, évaluer leur faisabilité ou sensibiliser vos équipes aux enjeux de l’intelligence artificielle. Nous pouvons orienter la formation sur Python, le machine learning, l’apprentissage, la programmation ou les outils d’analyse. Cette formation pratique permet de structurer de nouvelles compétences fondamentales autour de l’apprentissage automatique.
Ils nous font confiance
De l'expérimentation à la valeur réelle
Beaucoup d’organisations ont lancé des projets IA. Peu ont réussi à en faire un levier opérationnel durable. La raison est souvent la même : des modèles construits sans ancrage métier suffisant, des POC qui ne passent jamais en production, des équipes qui ne s’approprient pas les outils.
Chez 5 Degrés, nous abordons l’IA comme un Produit : conçu pour être utile, adopté et maintenu dans la durée.
Une approche itérative et à faible risque
Avant de construire quoi que ce soit, nous identifions avec vous les cas d’usage qui ont le plus de valeur et le moins de complexité. Cette priorisation est ce qui permet de démarrer vite, de prouver la valeur rapidement et d’engager vos équipes dans la durée.
Identification et priorisation de vos cas d'usage IA
Prototypage rapide et validation par le terrain
Industrialisation et déploiement en production
Transfert de compétences et autonomisation de vos équipes
Objectif : des modèles qui tiennent leurs promesses au-delà du POC. Chaque solution est pensée pour s’intégrer dans vos Produits et processus existants, pas pour les remplacer.
Un large spectre technologique maîtrisé
De la recherche opérationnelle au Machine Learning, du Deep Learning aux Large Modèles de Langues, nos experts couvrent l’ensemble du spectre de l’intelligence artificielle. Cette profondeur technique nous permet d’adresser des cas d’usage très variés : prédiction, classification, recommandation, génération de contenu, automatisation de processus.
Nous restons agnostiques sur les outils et choisissons les technologies les plus adaptées à vos contraintes, votre stack et vos ambitions. Nous pouvons intégrer Python, des bibliothèques de machine learning, des outils d’analyse ou des solutions adaptées à vos applications web.
Green IA et Ethical IA comme standards
L’IA n’a de valeur durable que si elle est responsable. Nous portons un engagement fort en matière de Green IA et d’Ethical IA, et intégrons dès la conception les principes d’éthique et de sobriété dans nos interventions : transparence des modèles, réduction de l’empreinte carbone, respect de la vie privée, prévention des biais.
Nous nous engageons ainsi dans le développement de solutions correctement proportionnées, pour des IA plus frugales, avec comme objectif l’efficience et la pertinence.
Parce qu’un modèle bien conçu est avant tout un modèle utile, maîtrisé et respectueux des utilisateurs et des ressources. Nous veillons à ce que les résultats soient compréhensibles, exploitables et utiles aux métiers.
L'IA au service du Produit et des métiers
Nos Data Scientists et IA Engineers travaillent en étroite collaboration avec l’ensemble des acteurs concernés, data engineers, data analysts, product managers, développeurs et équipes métiers, faisant de l’IA un outil au service d’une vision partagée plutôt qu’un silo d’expertise.
Un PO/PM peut aider à identifier, définir et prioriser des cas d’usage ; le designer conçoit une interface ergonomique ; le data scientist développe, teste et affine un modèle pertinent, efficace et frugal. Une fois validé, le modèle est mis en production by un MLOps ou un DevOps. Ce pool d’experts permet de prendre en charge un produit embarquant un modèle d’IA de bout en bout et d’en assurer la vie en production.
Cette transversalité garantit que les modèles construits sont adoptés, compris et maintenus dans la durée. Résultat : des Produits augmentés, des processus optimisés, des équipes qui gagnent en autonomie.
FAQ - Data Science & IA
Il n'existe pas de seuil universel : le volume nécessaire dépend de la complexité de la tâche, du nombre de variables et de la qualité de l'annotation. Un cas de prédiction simple peut se traiter sur quelques milliers d'observations bien étiquetées. À l'inverse, un volume important de données bruitées ou mal documentées ne compense jamais un défaut de qualité.
À peine 5 % franchissent cette étape. Les causes sont rarement techniques : cas d'usage non rattaché à une décision métier, données de production différentes de celles du prototype, absence de dispositif de surveillance et de réentraînement, et surtout absence de travail d'adoption auprès des utilisateurs finaux. Un POC valide une faisabilité, pas une trajectoire d'industrialisation.
Le machine learning classique apprend à prédire ou classifier à partir de données historiques : score d'attrition, détection de fraude, recommandation. L'IA générative produit du contenu nouveau (texte, code, image) à partir de modèles pré-entraînés à grande échelle. Les deux répondent à des problèmes distincts et ne se substituent pas l'un à l'autre.
Le MLOps désigne les pratiques qui permettent à un modèle de vivre en production : versionnement des données et des modèles, automatisation des entraînements, tests avant déploiement, surveillance des performances et détection de dérive. C'est ce dispositif qui distingue un modèle exploitable dans la durée d'un prototype dont la pertinence se dégrade silencieusement.
Sur quatre points : la décision ou la tâche visée est-elle clairement définie ; les données nécessaires existent-elles, sont-elles accessibles et de qualité suffisante ; le niveau de performance requis est-il atteignable ; le résultat sera-t-il intégrable dans un processus existant. Un POC cadré permet de valider ces réponses à faible risque, avant tout investissement significatif.
En dimensionnant le modèle au besoin réel plutôt qu'à l'état de l'art : un modèle plus petit, spécialisé et bien entraîné suffit à la majorité des cas d'usage métier. S'y ajoutent la limitation des cycles de réentraînement, l'optimisation des inférences et le choix d'infrastructures adaptées. Cette approche frugale réduit également les coûts d'exploitation.
Dernières actualités en Data Science & IA
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