Des données dispersées
Sources multiples, règles hétérogènes, définitions divergentes selon les directions.
Infocalis · Data & AI
L'IA agentique de confiance,
ancrée dans vos données.
Infocalis conçoit et opère des dispositifs d'IA agentique gouvernés (analytics agentique, automatisation du run, context engineering), posés sur un socle de données fiabilisé et gouverné qui les rend auditables et dignes de confiance.
Constats terrain
Vos données existent. Le vrai sujet est de pouvoir leur faire confiance.
Et c'est exactement ce qui fait échouer les projets IA : sans données fiables et gouvernées, l'IA amplifie le bruit au lieu d'éclairer la décision.
Des indicateurs peu fiables
Reportings nombreux mais confiance limitée, écarts non expliqués, KPI non documentés.
Une IA branchée trop tôt
Des agents posés sur une donnée non gouvernée : réponses non auditables, confiance impossible.
Expertises
Deux piliers, de la donnée fiable à l'IA gouvernée.
Data foundations
Data strategy & operating model
Cadrage, gouvernance, rôles, modèle opérationnel, roadmap.
Data quality & governance
Règles qualité, ownership, contrôles, monitoring des rejets.
Data platforms & architecture
Architecture cible, cloud, lakehouse, exposition, sécurité.
Analytics & performance
Framework KPI, dashboards, self-service BI, adoption.
Observability & run
Supervision, alerting, runbooks, RACI, amélioration continue.
Industrialisation & delivery
CI/CD, automatisation, tests, documentation, déploiement.
AI & agents
AI & analytics agentique
Agent analytique gouverné : lecture seule, requêtes inspectables, réponses auditables.
Context engineering & harness
Le socle qui rend les agents fiables : instructions, mémoire, skills, outils et connecteurs MCP, orchestration.
Automatisation agentique du run
Des agents qui assistent les opérations et le run, sous supervision et traçables.
Approche
Une trajectoire progressive, du cadrage à l'industrialisation.
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01
Clarifier
Aligner les enjeux, les indicateurs et les responsabilités.
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02
Structurer
Organiser les données, les flux et les règles de gestion.
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03
Industrialiser
Automatiser, monitorer et documenter le dispositif.
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04
Piloter
Mesurer la valeur, l'usage et l'amélioration continue.
Convictions
L'IA en entreprise ne se gagne pas sur le modèle, mais sur le contexte, le contrôle et la confiance.
Contexte
Une donnée au sens commun, lisible et fiable, interprétée de la même façon par vos équipes et par vos agents. Si un humain ne peut pas s'y fier, une IA non plus.
Contrôle
Des agents observables et auditables, chaque décision traçable, et une maîtrise des coûts : le bon modèle pour le bon usage, pour découpler l'usage de la dépense.
Confiance
Quand tout le monde accède aux mêmes modèles, le seul avantage qui ne se commoditise pas, c'est la confiance. C'est ce que nous construisons avec vous.
Offre Data & AI
Un parcours progressif vers une IA de confiance.
Nous opérons nous-mêmes une plateforme IA en production. Nous appliquons à nos clients ce que nous éprouvons d'abord sur notre propre activité.
01 · Diagnostic
AI readiness
La donnée et l'analytics sont-ils prêts pour l'IA ? Métriques, définitions, lineage, droits, score de maturité, trajectoire.
02 · Socle
Gouvernance des métriques & semantic layer
Socle sémantique et règles d'accès pour une IA auditable, sur une donnée fiabilisée.
03 · Agent
Analytics Agent sécurisé
Du POC lecture seule à l'industrialisation : requêtes inspectables, logs, réponses standardisées.
04 · Run
Automatisation agentique
Des agents qui assistent le run et les opérations, sous supervision et traçables.
Cas d'usage · Anonymisé
« Nous sommes passés d'un patchwork de reportings à un dispositif data lisible par la direction. La trajectoire Infocalis a permis de stabiliser la qualité, d'industrialiser le run et de remettre la décision au centre. »
Direction performance · Acteur retail européen
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