Accueil / Data, des chiffres qui font foi
Décidez sur des faits. Migrez sans surprise. Donnez à l'IA du solide.
Une source unique, des chiffres qui font foi. Vous décidez sur du vrai, la migration ERP et l'IA redeviennent possibles.
Demander un diagnostic data
Chaque réunion commence par un débat sur les chiffres au lieu d'une décision.
Tout le monde sait que la bascule ERP va mal se passer, personne ne sait où.
Vos données sont éparpillées entre Excel, ERP et documents. Aucun assistant IA n'est fiable sur cette base.
Audit de vos données : ce qu'elles permettent, ce qui les bloque, ce que ça coûte. On fiabilise vos chiffres de pilotage, on démêle ce que vos catégories mélangent. Cartographie et gains rapides chiffrés.
On occupe l'entre-deux entre l'ancien système et SAP, on repère les règles inapplicables avant la bascule, pas après. Référentiel consolidé, reprise validée par itérations.
Une fois vos données solides, on en tire des décisions : anticiper vos pics de risque, comparer vos sites à armes égales, chiffrer un coût caché qui vous agace, repérer les départs qui se préparent, donner une mémoire à vos décisions. Premiers modèles ML/IA à la clé.
Cette offre, c'est Samuel Arnod-Prin. 27 ans à concevoir des plateformes orientées données. Il a bâti les référentiels produits du luxe et de l'industrie, Swatch Group, LVMH, Richemont, Tornos, et affine depuis 25 ans un même modèle où tout est objet, attribut et relation : des knowledge graphs avant que le terme existe.
Il ne vend pas d'IA magique. Une méthode rigoureuse, livrée dans vos systèmes, et la franchise de vous dire quand une piste ne mène nulle part. Il pilote aujourd'hui la migration SAP d'un groupe romand du BTP, via Agilbility.
800 attributs · 10+ marques · validation commerciale et juridique · plus de 10 ans en production.
Jusqu'à 100 000 composants par catalogue · 15+ clients · encore en service ~20 ans après.
Crawling et parsing à grande échelle, machine learning · financé notamment par la Sloan Foundation.
Migration dérisquée, architecture qui tient.
Des chiffres de pilotage enfin fiables.
Les vraies dérives de vos sites, visibles.
Méthode orientée résultat, toujours sur mesure : le retour sur investissement est chiffré avant chaque étape, mesuré après. Ce qui ne prouve pas sa valeur s'arrête.
Notre méthode →Samuel Arnod-Prin, architecte de données, 27 ans d'expérience, appuyé par le réseau d'Agilbility. Il intervient en direct dans vos systèmes, du diagnostic à la mise en production.
Une base classique vous dit ce que vous possédez ; un knowledge graph sait comment tout est relié. Il répond à des questions qu'un tableau ne sait pas traiter, comme « si ce fournisseur tombe, quels produits et quel chiffre d'affaires sont touchés ? ». C'est le modèle objet / attribut / relation que Samuel affine depuis 25 ans.
En consolidant vos sources en une référence unique : audit, nettoyage, règles de gestion explicites. Le débat sur les chiffres s'arrête, la décision s'appuie sur du vrai.
Cartographier les sources et incohérences, consolider en référentiel fiable, structurer documents et historiques en corpus exploitable. La qualité des données détermine la rentabilité de l'IA.
Modéliser les données de l'ancien système, occuper l'entre-deux, détecter les règles inapplicables avant la bascule, valider par itérations. Chaque mois de retard se paie en licences doubles : le budget se joue en amont. C'est exactement le mandat que Samuel pilote aujourd'hui pour un groupe romand du BTP.
Par un diagnostic court : sources, incohérences, règles cachées, potentiel IA. Livrable : cartographie et quick wins chiffrés.
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