Les meilleures agences Data Vizualisation en France

Contexte Notre client met au point une solution pour digitaliser la gestion énergétique et technique des biens immobiliers. En s’appuyant sur une plateforme Big Data couplée à l’IoT, il propose à ses clients une optimisation avancée des performances aussi bien système qu’environnementales. Traitant plusieurs centaines de gigaoctets issus de capteurs, l’entreprise avait besoin d’une infrastructure solide, capable de fournir des analyses embarquées en temps réel tout en préservant une expérience utilisateur fluide et intuitive. Enjeux Proposer des analyses instantanées des données IoT afin de permettre une gestion précise des consommations énergétiques. Offrir une expérience utilisateur optimale en mettant à disposition un tableau de bord personnalisé, intuitif et ergonomique pour chaque client. Gérer efficacement de grands volumes de données tout en maintenant performance et rapidité. Garantir la robustesse et la scalabilité de l’infrastructure face à l’augmentation croissante des flux de données. La solution Notre démarche s’est articulée autour d’étapes structurantes pour répondre aux objectifs du client : Définition de l’architecture cloud data Après une analyse approfondie des besoins métiers et des attentes relatives aux données, nous avons conçu une architecture évolutive et performante. Le choix s’est porté sur ClickHouse, célèbre base de données colonne pour sa rapidité et son efficience dans le traitement de requêtes analytiques de grande envergure sur des flux en streaming. Mise en œuvre des pipelines d’ingestion Des pipelines dédiés à l’ingestion des données IoT ont été déployés avec Apache Airflow afin d’assurer l’orchestration du traitement des flux en temps réel. Les données issues de MongoDB sont déclenchées par des triggers, traitées, stockées sur AWS S3, puis transférées dans ClickHouse. Transformation et modélisation des données Une fois collectées, les données suivent différentes phases de stockage : Données RAW : elles sont normalisées, dédupliquées et mises en qualité, avec une politique de rétention adaptée. Entrepôt de données (warehouse) : gestion de l’historique, du versionnement et intégration avec d’autres référentiels. Datamarts : création de tables segmentées par client, favorisant une analyse détaillée des usages. Développement de tableaux de bord interactifs Après transformation des données, nous avons créé une interface intuitive pour restituer l’information à travers Cumul.io. Les clients consultent en temps réel leurs indicateurs de consommation énergétique afin de superviser et piloter efficacement leurs actifs. Résultats obtenus Accès à des analyses IoT en temps réel, favorisant des décisions plus éclairées. Un cockpit adapté à chaque utilisateur, simplifiant le suivi et l’amélioration des consommations. Une plateforme performante et évolutive, capable de gérer de larges volumes de données sans perte de performance. Une forte amélioration de l’ergonomie, grâce à des interfaces intuitives et adaptées aux besoins des clients. Stack technique Base de données : ClickHouse Orchestration : Apache Airflow Stockage : AWS S3 Ingestion de données : MongoDB, Python, SQL Visualisation : Cumul.io

Mission : Un acteur du secteur de la parfumerie souhaitait dépasser les limites des solutions AMDIS et Excel pour analyser ses données GC-MS et accélérer la reformulation de ses fragrances. Pour répondre à ce besoin, nous avons conçu une plateforme d’intelligence artificielle spécialement dédiée à la parfumerie. Celle-ci centralise les bibliothèques de molécules et matières naturelles, génère une formule globale polaire/apolaire, permet la superposition des chromatogrammes de marché et d’essai, et offre un module de redosage incluant des coefficients de réponse. Grâce à cette approche unifiée, analyse et reformulation sont désormais réunies au sein d’un même outil, sans utilisation de tableurs, avec une traçabilité totale et des données prêtes à alimenter des modèles d’IA. Ce projet démontre concrètement l’apport de l’IA appliquée au GC-MS dans l’évolution de la formulation de parfums et l’optimisation du travail des analystes. Problématique : Chez Parfumsplus, les équipes d’analyse travaillaient avec une succession d’outils non connectés — principalement AMDIS pour l’analyse GC-MS, et Excel pour la formulation et le redosage. Ce fonctionnement engendrait une perte de temps due aux ajustements manuels, un déficit de traçabilité des choix réalisés, ainsi qu’une impossibilité de standardiser les étapes de reformulation. Chaque analyste appliquait alors ses propres méthodes, avec un risque élevé d’erreurs ou d’incohérences. Objectifs : Le client visait à remplacer cette organisation morcelée par une plateforme unifiée capable de centraliser toutes les librairies de molécules et matières naturelles, de générer automatiquement une formule globale T/TA, d’intégrer un module de redosage basé sur des marqueurs et des coefficients de réponse, de comparer visuellement les essais par overlay des chromatogrammes et de constituer une base d’apprentissage robuste pour fiabiliser l’identification moléculaire. Solution livrée : Nous avons développé et déployé une plateforme IA métier spécialement pensée pour les analystes parfumeurs, intégrant un moteur d’identification basé sur Spec2Vec et NNLS, un chromatogramme interactif, une formule T/TA, un module de redosage intelligent, un overlay visuel, un système d’ajout manuel guidé, l’archivage des données et la possibilité d’ajouter prochainement de nouveaux modules IA. La plateforme, pleinement opérationnelle, est utilisée au quotidien et apporte une traçabilité intégrale ainsi qu’un gain de productivité significatif. Élimination complète d’Excel pour toutes les opérations, garantissant une traçabilité à 100 % Diminution du temps d’analyse jusqu’à 50 % pour le redosage et la comparaison des chromatogrammes grâce à l’automatisation IA Historisation de chaque ajout, sauvegarde continue des coefficients, création d’une base de données prête pour l’entraînement de modèles IA Zones de déploiement : Paris & Île-de-France, Grasse (06), Lyon et la région Auvergne-Rhône-Alpes, ainsi qu’un mode à distance pour les laboratoires installés en Europe. Témoignage client : « Nous avions besoin de sortir d’un fonctionnement artisanal basé sur AMDIS et Excel pour fiabiliser nos analyses GC-MS et accélérer nos reformulations. Koïno a rapidement compris nos enjeux métier et livré une plateforme claire, robuste et immédiatement exploitable. Le gain de temps est réel, le redosage est devenu maîtrisable, et chaque ajout est désormais traçable. C’est un outil que l’on utilise au quotidien. »

Les équipes marketing de FAMA réalisaient de nombreux exports Excel et croisaient manuellement les données issues de Hubspot, sans jamais bénéficier d’une vision précise de leur parcours d’acquisition. En reliant toutes leurs sources à une data stack moderne, elles ont éliminé les tâches répétitives et les reportings interminables. Cette transformation a permis de prendre des décisions plus rapidement, de mieux piloter les campagnes et d’offrir à l’équipe marketing un travail plus épanouissant. Solution Hyperstack :Avant l’intégration d’Hyperstack, FAMA gérait manuellement son reporting marketing : exports de données depuis Hubspot, création de tableaux croisés sous Excel, et consolidation fastidieuse des différentes sources. Ce manque de visibilité sur leur tunnel d’acquisition ralentissait la prise de décision, démotivait les équipes et rendait le reporting particulièrement contraignant. Grâce à Hyperstack, Hubspot et l’ensemble des autres sources de données ont été connectés sur une seule plateforme. Le Head of Marketing suit désormais les KPIs mis à jour quotidiennement dans Looker Studio, les équipes travaillent directement via Google Sheets, et les rapports stratégiques s’effectuent de manière automatique. Avec la centralisation de toutes leurs données, FAMA a gagné en réactivité, réduit le temps consacré à l’analyse et repris pleinement le pilotage de son marketing. Fonctionnalités développées : Extraction des données automatisée Stockage centralisé dans un point unique Tableaux de bord mis à jour automatiquement Résultats :21 KPIs consultables en temps réel

Barnes International : Étude Marketing Automation Barnes International, agence immobilière de prestige, a été accompagnée dans l’étude et l’implémentation d’une solution de Marketing Automation. Ce projet a été mené en parallèle de la refonte de leur site internet et de la création de Barnes Data, leur datalake interne. L’objectif était d’optimiser la stratégie marketing de l’entreprise et de fluidifier ses processus opérationnels. Objectifs Revoir et redéfinir les personas marketing. Analyser et adapter le modèle de données Barnes Data. Recommander, sélectionner puis intégrer un outil adapté de Marketing Automation (Hubspot), et le synchroniser avec leur datalake. Optimiser et centraliser les workflows marketing pour rendre les processus plus efficaces. Défis Utilisation de multiples outils pour des actions marketing majoritairement manuelles. Difficultés de connexion entre Hubspot CRM et d’autres solutions. Assurer la cohérence des données à travers diverses plateformes. Gestion d’une base de 450 000 contacts répartis entre Brevo et des fichiers Excel. Nécessité de fusionner et redéfinir les personas afin d’assurer une segmentation optimale. Solutions apportées Mise en place d’un CRM Hubspot entièrement personnalisé. Connexion et synchronisation du CRM avec le datalake via Make. Définition et optimisation de plus de 20 workflows automatisés, représentant plus de 35 000 opérations mensuelles. Configuration d’un plan de tracking web pour affiner la mesure des performances. Unification et synchronisation des propriétés de contact et des bases de données. Rationalisation des campagnes publicitaires et des réseaux sociaux. Mise en place de sessions de formation dédiées aux équipes.

Objectif de la mission Les dispositifs de fidélité constituent un levier puissant pour une marque, permettant de valoriser ses clients tout en renforçant la relation client, dans le but de les fidéliser et de favoriser une augmentation de leur panier d’achats. C’est dans ce cadre que nous avons accompagné notre client, un acteur majeur du secteur hôtelier et de la restauration. Le projet visait à redynamiser un programme de fidélité parfois négligé par certaines enseignes, afin de suivre son adoption, ses performances commerciales et sa rentabilité, et d’exploiter pleinement la base clients. L’ambition ultime pour notre client est de consolider la fidélité de sa clientèle existante, tout en séduisant de nouveaux clients à travers un programme de fidélité attractif et performant. Contexte de la mission Le groupe réunit une centaine d’établissements. Le programme de fidélité est proposé lors des réservations, mais il n’est pas systématiquement mis en avant par tous les points de vente. Par ailleurs, aucun dispositif fiable ne permettait auparavant au groupe de suivre l’adoption du programme et d’en évaluer précisément les performances. Les données du programme de fidélité sont transmises chaque jour, sous format CSV, par un prestataire chargé des systèmes de paiement. Pour répondre à ces enjeux, la mise en place d’une infrastructure data sur AWS a été préconisée, afin de centraliser et d’exploiter les données collectées, tout en assurant la fiabilité et le suivi des indicateurs de performance. Résultats de la mission Suite à notre intervention, notre client bénéficie de tableaux de bord détaillés pour suivre l’évolution de son programme de fidélité, au niveau de chaque établissement mais aussi à l’échelle du groupe. Cela permet un pilotage plus affiné et l’optimisation du dispositif en fonction des résultats mesurés. Nous avons aussi mis en œuvre une segmentation fine de la base clients, relançant ainsi les clients inactifs et contribuant à l’amélioration de la satisfaction globale (par exemple via des offres personnalisées après une réservation). De plus, une Data Platform complète a été développée sur AWS, intégrant systèmes de monitoring et d’alerting, garantissant ainsi la fiabilité et l’efficacité de l’ensemble du programme. Solution implémentée Pour mener à bien ce projet, nous avons opté pour une stack data sur AWS, parfaitement compatible avec l’environnement technique de notre client. La première phase a porté sur la collecte des données, avec la mise en place d’un processus fiable d’ingestion et d’historisation, essentiel pour ne perdre aucune information clé. La seconde étape a relevé le défi de la qualité des données. Chaque lot de données transmis pouvait présenter des formats différents et comporter des erreurs. Pour y remédier, des systèmes d’alerting et de tests ont été déployés, assurant la robustesse des flux de données. Troisièmement, nous avons identifié les KPIs pertinents et développé les transformations nécessaires pour alimenter les différents tableaux de bord d’analyse. La quatrième phase s’est concentrée sur l’analyse des comportements d’achat et la segmentation de la clientèle (par exemple, clients réguliers, clients inactifs, etc.), permettant ainsi de lancer des campagnes marketing ciblées vers des segments spécifiques. Enfin, nous avons conçu des tableaux de bord sur-mesure pour différents profils utilisateurs chez notre client : Pour la direction, afin de disposer d’une vision globale des performances du programme de fidélité Pour les responsables de comptes, afin de suivre, pour chaque établissement dont ils ont la charge, les indicateurs clés Pour les équipes marketing, leur permettant d’identifier des leviers d’optimisation et de piloter des actions ciblées (relance de clients, propositions de promotions personnalisées, etc.) La Stack mise en place Cloud provider : AWS Data Storage : RDBS, S3, Athena Data transformation : Python, SQL, AWS lambda Data Orchestration : SNS, Cloud Scheduler

Grâce à une automatisation complète du traitement de ses commandes en ligne, SVR dispose désormais d’un flux de données robuste et conforme. Cette solution invisible mais essentielle permet de transformer des ventes complexes (bundles, remises, devises) en fichiers prêts à l’intégration dans Sage X3.Résultat : des données plus fiables, un chiffre d’affaires consolidé automatiquement et un pilotage simplifié de l’activité e-commerce.Solution HyperstackContexteDepuis janvier 2025, une des marques de SVR a enregistré plus de 45 000 commandes sur sa boutique Shopify. Ces données devaient être intégrées dans Sage X3. Mais il n’existait pas de connecteur direct et le volume était trop important pour un traitement manuel.Les difficultés :Bundles à éclater et valoriser article par articleRemises à répartir correctement sur chaque produitGestion des devises et des codes clients Sage X3Besoin de consolider le chiffre d’affaires mensuelSolution ApportéeHyperstack est intervenu en deux étapes.D’abord, un retraitement ponctuel a permis de produire un fichier .csv conforme à Sage X3 : décomposition des bundles, valorisation des articles, prise en compte des remises et des devises. Les ventes ont pu être intégrées rapidement dans l’ERP.Ensuite, le processus a été automatisé :Extraction quotidienne des ventes Shopify, TikTok Shop et Amazon via AirbyteTransformation et regroupement des données avec DBT et BigQueryGénération automatique des fichiers clients et dépôt sur FTP avec n8nLes résultats sont clairs :Plus de retraitements manuelsDonnées fiables et prêtes à l’intégrationChiffre d’affaires consolidé automatiquement chaque moisSolution évolutive pour intégrer de nouveaux canaux de venteAujourd’hui, SVR dispose d’un flux de données automatisé et fiable. L’entreprise gagne du temps, réduit les erreurs et pilote son e-commerce plus efficacement.

Pour une gestion client plus simple et automatisée Digitallia, spécialiste des solutions personnalisées en intelligence artificielle, a accompagné un cabinet d’architecture de renom établi en Auvergne Rhône Alpes, reconnu pour ses projets résidentiels et commerciaux haut de gamme. Ce cabinet souhaitait optimiser la phase de conception afin d’accélérer la production tout en offrant des designs innovants et parfaitement adaptés aux attentes de sa clientèle. Défis rencontrés : La phase de conception prenait du temps et exigeait de nombreuses itérations. L’introduction d’innovations rapides présentait une difficulté, sans pour autant augmenter la charge de travail des architectes. La personnalisation était complexe en raison de la variété des exigences clients et des contraintes réglementaires à prendre en compte. Objectif : Utiliser l’intelligence artificielle générative afin de générer rapidement des concepts de projets intégrant critères esthétiques, durabilité et exigences techniques. Solutions mises en place : Mise en œuvre d’un modèle 3D génératif pour réaliser très rapidement des concepts architecturaux (plans, façades, perspectives intérieures). Possibilité pour les architectes de paramétrer divers éléments : surface, style, choix des matériaux, contraintes budgétaires, pour une personnalisation optimale des résultats générés. Simulations et analyses automatisées dédiées à l’évaluation de la consommation d’énergie et des coûts. Déploiement d’une interface collaborative permettant aux architectes de modifier, ajuster et sélectionner les concepts générés selon des critères tels que les textures, les volumes ou l’aménagement. Résultats obtenus : Temps de création des concepts réduit de 40 %. Satisfaction client renforcée, grâce à la présentation de plusieurs alternatives personnalisées dès la phase initiale. Estimation budgétaire précise, facilitant la phase d’avant-vente. Une amélioration de la première version du POC reste envisageable pour certains types de biens. L’enrichissement de la base de données et une seconde version enrichie, intégrant davantage de fonctionnalités métier, sont prévus pour 2025. Conclusion La solution d’IA générative conçue par Digitallia permet au cabinet d’architecture de gagner en efficacité pendant la phase de production avant-vente, tout en apportant une valeur ajoutée à sa propre clientèle et en respectant les exigences de son secteur.

Grâce à une transformation technique en profondeur, Agoterra bénéficie désormais d’un back-end solide, automatisé et évolutif. Cette infrastructure, invisible mais vitale, permet de valoriser chaque projet agroécologique en garantissant des données plus fiables, plus lisibles et plus faciles à exploiter. ContexteLa plateforme Bubble d’Agoterra joue un rôle clé en connectant les investisseurs et les exploitations agricoles. Cependant, face à l’augmentation de l’activité, le système atteignait ses limites : Infrastructure insuffisamment scalable Prolifération des intégrations semi-manuelles Granularité limitée des données projets (absence de vue détaillée par culture ou exploitation) Difficultés de fiabilisation et de maintenance Ces contraintes ralentissaient l’équipe, nuisaient à la qualité du reporting et limitaient l’amélioration de l’expérience pour les investisseurs. Solution apportéeAgoterra a fait appel à Hyperstack afin de lever ces obstacles techniques. Après un audit approfondi, nous avons recommandé une refonte complète de l’architecture back-end, misant sur une stack moderne, centralisée et évolutive. Architecture centralisée sur Xano, connectée à l’interface WeWeb Automatisation des flux de données via DBT et BigQuery, facilitant l’intégration des données partenaires sans intervention manuelle Socle technique fiable, structuré et évolutif pour accompagner la croissance future En conclusion, sans modifier l’interface, Agoterra bénéficie désormais d’une plus grande clarté, d’une fiabilité renforcée et, surtout, d’une excellente capacité d’évolution.