Nos services
KODIAK guide et accompagne la transformation numérique des entreprises et des services publics. Grâce à une offre de services étendue et à une expertise pointue dans l’IT, la cybersécurité, les données et les processus métiers, nous apportons des solutions concrètes, efficaces et adaptées aux enjeux opérationnels de nos clients. Notre ambition : construire ensemble une transformation numérique efficace, sécurisée et responsable.
Objectifs
Structurer une vision claire et durable de l’usage de la donnée et de l’IA dans l’entreprise.
Conseil & Stratégie Data / IA
- Diagnostic de maturité data/IA
- Élaboration de schéma directeur data & IA
- Définition de la gouvernance des données (rôles, qualité, sécurité)
- Priorisation des cas d’usage à fort ROI
- Alignement data / métier / SI
- Conseil en acculturation, éthique et IA responsable
Livrables
- Roadmap stratégique data / IA
- Modèle de gouvernance cible
- Plan de montée en compétence
Bénefices
- Vision partagée et structurée
- Décisions pilotées par les données
- Anticipation des enjeux technologiques
Valorisation et exploitation
des Données Opérationnelles
- Cartographie et structuration des données métiers
- Mise en œuvre de référentiels (MDM), data hubs
- Construction de data lakes / entrepôts de données
- Déploiement de solutions BI / dataviz (Power BI, Tableau...)
- Création de tableaux de bord dynamiques par métier
- Automatisation des flux de données (ETL / ELT)
- Amélioration de la qualité des données (profilage, enrichissement)
Livrables
- Environnement de données structuré
- Tableaux de bord personnalisés
- Dossiers qualité et documentation technique
Bénecifes
- Vision claire des opérations
- Pilotage en temps réel
- Meilleure qualité des décisions
Objectifs
Exploiter les données métiers pour améliorer la performance, la qualité et la prise de décision.
Objectifs
Automatiser, prédire et optimiser les processus métiers grâce à l’IA.
Intégration d’Outils d’Intelligence Artificielle
- Cadrage de cas d’usage IA (NLP, prédiction, automatisation, analyse visuelle...)
- Développement de modèles de machine learning et deep learning
- Proof of Concept (POC) IA sur cas réel
- Déploiement de chatbots, assistants intelligents, IA générative
- Intégration de modèles préentraînés via APIs (OpenAI, Azure, etc.)
- MLOps : industrialisation, CI/CD, monitoring des modèles
Livrables
- Modèles IA fonctionnels et testés
- Interfaces intégrées dans le SI existant
- Documentation d’usage et monitoring
Bénefices
- Automatisation intelligente
- Amélioration de la productivité
- Prise de décision prédictive
