Les meilleures agences Data Vizualisation en France

Info-jeunes La société CIDJ a entrepris une transformation complète de la plateforme statistique IJ STATS. Cette solution a été conçue pour centraliser et analyser les données liées aux structures Information Jeunesse, permettant ainsi aux professionnels de suivre l’impact de leurs actions, d’identifier les besoins des jeunes et d’adapter leurs stratégies. Face à des maintenances complexes, des problèmes techniques récurrents et des enjeux de sécurité, une version totalement repensée, fiable et évolutive, a vu le jour en partenariat avec une agence spécialisée Drupal. Cette nouvelle version vise à conserver les usages des utilisateurs tout en corrigeant les dysfonctionnements, en optimisant l’ergonomie, l’esthétique et en renforçant la sécurité globale du site. IJ Stats : un outil statistique avancé Collecte détaillée de la fréquentation des usagers (sur place et à distance) pour chaque structure, incluant l’affluence, les requêtes, la situation, le niveau d’études, l’âge, etc. Visualisation des statistiques via des histogrammes et graphiques dynamiques. Intégration d’une enquête de satisfaction à destination des usagers. La plateforme repose sur une base de données commune, adaptable selon les spécificités de chaque structure (localisation, services municipaux, etc.). L’architecture technique modernisée renforce la robustesse et la performance, tout en assurant la conformité au RGPD et une sécurité optimale pour les deux millions d’utilisateurs annuels. Elle est compatible avec les principaux navigateurs du marché (Chrome, Firefox, Safari) et offre une expérience responsive, adaptée à tous les écrans. Les performances sont également accrues grâce à une refonte de la base de données pour la gestion de volumes importants d’informations. Technologies et outils mis en œuvre : ReactJS, Bootstrap, JS, NodeJS, Apache ECharts, Drupal.

Solution Hyperstack Rappel des enjeux Homélior, acteur clé de la rénovation énergétique, évolue dans un secteur exigeant, régulé par des normes complexes. Avant l’arrivée d’Hyperstack, les procédures étaient gérées manuellement avec des fichiers Excel, non reliés aux outils métiers. Cette méthode induisait des étapes longues et répétitives, une gestion massive des échanges e-mail avec les partenaires principaux, et un réel manque de visibilité sur la progression des dossiers. Résultat : des frustrations pour les partenaires comme pour les équipes d’Homélior, impactant fortement la performance du département financier. Solutions apportées Hyperstack a conçu une solution personnalisée en développant une application centralisée intégrant les trois pôles majeurs d’Homélior : conformité, finance et juridique. Cette plateforme unifiée facilite le pilotage de toutes les opérations. Une interface spécifique a été créée pour les partenaires, leur assurant un suivi en temps réel de leurs dossiers, ce qui réduit significativement les échanges d’e-mails et la charge de travail des équipes. De plus, les processus ont été rationalisés grâce à l’automatisation de tâches essentielles, comme la création des factures, et à une connexion fluide avec les outils existants d’Homélior, supprimant ainsi les erreurs liées aux manipulations manuelles. Résultats 25 heures de travail économisées chaque semaine pour le département finance. Stack d’outils La stack technique repose sur Airtable, structurant les informations par service afin de limiter les accès aux seules données utiles. Une interface dédiée aux partenaires, développée via MiniExtension, propose des vues personnalisées selon les étapes des projets. L'automatisation de la facturation s’appuie sur Google Drive. L’outil bénéficie également de connexions à Pennylane et aux systèmes de communication traditionnels (Slack, e-mail). Fonctionnalités développées Outil ERP sur mesure Extranet sécurisé Génération automatique de documents L’ERP centralise l’ensemble des données stratégiques et permet d’automatiser de nombreuses tâches, telles que la création de factures. Il propose aussi une interface publique à destination des partenaires, ainsi qu’une interface dédiée pour les équipes externes. Une intégration personnalisée via une API métier spécifique renforce l’efficacité des opérations. Avis clients « Hyperstack a révolutionné nos méthodes de travail grâce à l’automatisation sur Airtable et la création d’une interface partenaire sur mesure. Moins d’erreurs, moins d’e-mails, et une forte montée en productivité de notre équipe. Bravo à l’équipe Hyperstack ! » Laura Puddu, Chief Operating Officer (COO)

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

Comment Values Media a divisé par 3 son temps de reporting ? Autrefois, chaque nouveau client impliquait de longues heures passées à connecter manuellement des Sheets, à croiser diverses sources et à gérer des tableaux de bord peu fiables. Désormais, Values Media gère toutes ses opérations à partir d’une architecture centralisée, ce qui lui permet de gagner un temps considérable lors de la gestion de chaque campagne de communication pour ses clients. Contexte Auparavant, l’arrivée d’un nouveau client chez Values Media lançait un processus laborieux : il fallait extraire les données via Supermetrics, connecter manuellement des Google Sheets, croiser les informations, maintenir les connexions, naviguer entre différents fichiers pour ensuite finaliser le tout dans Looker Studio avec quelques ajustements. Ce mode de fonctionnement entraînait des onboardings lents, une visibilité partielle sur les campagnes et mobilisait les équipes sur des tâches accessoires au détriment du pilotage de la performance. Solution apportée Leur nouvelle infrastructure data a tout changé. La centralisation des données dans Big Query, combinée à l’ajout d’informations clients grâce à Airtable, leur permet de tout regrouper facilement. Les dashboards sont simples à mettre en place et le reporting s’est transformé en un véritable atout stratégique, et non plus en une contrainte. Résultats Ajout en toute autonomie de trois nouvelles dimensions d’analyse : suivi du budget global des campagnes, des objectifs et des différents leviers Fonctionnalités développées Extraction automatique des données Stockage centralisé au même endroit Mise à jour automatique des dashboards

Contexte et enjeux Notre client, une maison de vente aux enchères de renom, devait relever d’importants défis dans la gestion et l’exploitation de ses données. Son système informatique, devenu obsolète, ne permettait pas d’analyser efficacement les ventes, les objets proposés et les interactions avec la clientèle. Les principaux obstacles identifiés étaient : Traitement manuel long et fastidieux : Les équipes consacraient énormément de temps à la collecte et à la structuration des données, ralentissant considérablement les processus. Fort risque d’erreurs humaines : L’absence de centralisation entraînait des écarts et des erreurs récurrentes dans les rapports. Difficulté d’analyse en temps réel : Les décisions s’appuyaient sur des données dépassées, limitant la réactivité de l’entreprise. Manque de tableaux de bord adaptés : Les équipes métiers disposaient de peu d’outils pour exploiter efficacement les informations recueillies. L’ambition était donc de mettre en place une Data Platform moderne, permettant une gestion performante des données et un accès en temps réel aux indicateurs clés de performance. Cette transformation devait se traduire par un gain de productivité substantiel et une amélioration notable des performances commerciales. La solution déployée Pour répondre aux attentes du client, notre équipe a conçu une Data Platform performante et évolutive sur Google Cloud Platform. Le projet a été mené selon une démarche structurée découpée en plusieurs étapes : 1) Ingestion et centralisation des données L’un des premiers enjeux était de rassembler toutes les données de l’entreprise dans un entrepôt de données moderne. Au départ, ces données étaient hébergées dans une base PostgreSQL sur Google Cloud SQL. Nous avons alors instauré un pipeline ELT (Extract, Load, Transform) afin d’extraire les données, de les charger dans BigQuery et de les transformer en informations exploitables. Technologies employées : BigQuery pour le stockage et le traitement des données à grande échelle. Points forts : Amélioration des performances, gestion optimisée des volumes et grande évolutivité. 2) Automatisation des calculs et indicateurs clés Le client souhaitait automatiser la mise à jour des KPIs tout en maîtrisant les coûts et en maximisant la performance. Nous avons déployé dbt (Data Build Tool) pour automatiser la transformation et le calcul des données. Fréquence des mises à jour : Trois fois par jour afin de répondre aux besoins métiers. Fiabilité des données : Les tests intégrés dans dbt assurent la validité des informations. Optimisation du développement : dbt favorise une collaboration efficace entre data engineers et équipes métiers. 3) Conception de tableaux de bord dynamiques et accessibles Après structuration des données, nous avons réalisé des tableaux de bord interactifs avec Looker Studio (anciennement Google Data Studio). Le but : offrir aux équipes une visualisation claire et exploitable des données. Conception conjointe avec les utilisateurs : Ateliers et interviews pour bien cerner les besoins. Formation et autonomie : Des sessions dédiées ont permis aux équipes de gagner en maîtrise sur les rapports. Accessibilité renforcée : Les tableaux de bord sont accessibles à tous, avec des droits différenciés selon les niveaux hiérarchiques. 4) Passage au temps réel pour plus de réactivité Certaines analyses nécessitaient un rafraîchissement quasi-immédiat des données, ce qui soulevait deux enjeux majeurs : Maîtrise des coûts : Rafraîchir trop fréquemment peut augmenter sensiblement la facture. Performance des requêtes : L’exécution devait être inférieure à une minute afin de garantir l’accès à des données actualisées. Pour répondre à ces défis, nous avons : Optimisé les requêtes BigQuery grâce à l’utilisation judicieuse d’index, de partitions et d’une gestion efficace des clusters. Réduit les coûts via la mise en place de stratégies de cache et de pré-calcul pour limiter les accès inutiles à la base de données. Adapté l’architecture de manière à exécuter rapidement les traitements selon les besoins métiers spécifiques. Les résultats obtenus : un impact business tangible 80 % de réduction du temps passé sur le traitement des données grâce à l’automatisation. Fiabilité des données renforcée, avec moins d’erreurs humaines. Optimisation des dépenses : Grâce à l’optimisation des requêtes et des traitements, les dépenses Cloud ont diminué de 35 %. Des tableaux de bord consultés quotidiennement par plus de cinquante collaborateurs, améliorant la rapidité et la qualité des prises de décision. Réactivité accrue lors des ventes aux enchères : L’accès instantané aux KPIs a permis aux équipes d’ajuster et d’optimiser leurs stratégies. Grâce à cette évolution, notre client profite désormais d’une infrastructure scalable, automatisée et performante, lui offrant un pilotage d’activité d’une précision sans précédent. Stack technique mise en place Cloud Provider : Google Cloud Platform (GCP) Orchestration et transformation : dbt Ingestion de données : CloudSQL avec PostgreSQL Data Warehouse : BigQuery Visualisation et reporting : Looker Studio

One Learn forme des professionnels autour de l’architecture et du design, avec une activité en forte croissance.Pour mieux piloter leurs performances commerciales, leurs investissements marketing et les coûts d’acquisition, One Learn souhaitait remplacer des analyses éclatées par un reporting unifié, fiable et automatisé.Grâce à la mise en place d’une architecture data moderne, l’entreprise bénéficie désormais d’une vision consolidée de l’ensemble de son funnel : CRM, dépenses SEA et performance SEO.Solution HyperstackContexteOne Learn s’appuyait principalement sur Pipedrive pour gérer ses leads et ses opportunités.Le CRM constituait la source centrale, mais plusieurs limites freinaient l’analyse :Des données dispersées entre Pipedrive, Google Ads et Google Search ConsoleAucune vision consolidée du funnel d’acquisitionDifficulté à sectoriser les différents types de deals (organique, SEO, emailing…)Impossible de calculer précisément les coûts d’acquisition (CPA)Reporting manuel, chronophage, dépendant d’extractions ponctuellesLes équipes marketing et sales manquaient ainsi d’un dashboard global permettant de suivre les performances, les coûts, les revenus et le ROI de manière unifiée.Solution apportéeHyperstack a construit une Modern Data Stack complète permettant de centraliser, transformer et visualiser l’ensemble des données commerciales et marketing de One Learn.Extraction automatisée des donnéesToutes les sources ont été connectées via Fivetran :Pipedrive (données CRM et pipelines)Google Ads (dépenses SEA)Google Search Console (performance SEO)Centralisation dans BigQueryLes données issues des trois sources sont entreposées dans un data warehouse unique et fiable.Transformation et harmonisationLes pipelines de transformation unifient les tables CRM, SEA et SEO afin de :sectoriser les deals selon leur origine (organique, SEO, emailings, pipelines internes),calculer les leads, deals gagnés, chiffre d’affaires,intégrer les coûts et déterminer le coût par lead,fournir les métriques nécessaires au calcul du ROI.Dashboard unifié sur Data StudioToutes les données sont visualisées dans un tableau de bord unique consolidant :CRM (Pipedrive)SEA (Google Ads)SEO (Search Console)One Learn dispose désormais d’une plateforme d’analyse robuste permettant une prise de décision éclairée sur l’ensemble de son acquisition.RésultatsVision centralisée des performances CRM, SEA et SEOSectorisation claire des types de deals (organique, SEO, email, formations)Calcul complet des coûts, notamment le coût par leadUn ROI unifié, intégrant revenus, dépenses et performance SEOFin des extractions manuelles, grâce à une automatisation totale du flux (Fivetran → BigQuery → Dashboard)Un socle évolutif pour de futurs cas d’usage : attribution avancée, scoring, prédiction des conversions

Eurelis accompagne Mastrad, marque française reconnue d’ustensiles de cuisine innovants, dans la conception, le développement et l’industrialisation d’une application intelligente intégrant un algorithme prédictif de cuisson pour optimiser l’expérience utilisateur et renforcer la valeur ajoutée des produits connectés.Mastrad est une société française spécialisée dans les instruments de cuisine innovants, et notamment dans les solutions de contrôle de la température de cuisson destinées aux professionnels et aux particuliers.Contexte du projetDans le cadre du développement de nouvelles fonctionnalités pour ses produits connectés, Mastrad a confié à Eurelis la conception d’un algorithme prédictif de cuisson, capable d’estimer le temps restant de cuisson en fonction de différents paramètres (type d’aliment, méthode de cuisson, préférences utilisateur).Objectifs du projetConcevoir un modèle de Machine Learning fiable pour prédire les temps de cuisson restants.Intégrer cette intelligence dans une application métier robuste, scalable et adaptée aux contextes variés de cuisson.Déployer une infrastructure cloud capable de gérer l’entraînement, la supervision et la distribution du modèle.Optimiser les coûts et assurer la scalabilité grâce à des composants serverless.Défis techniques et organisationnelsExploiter des données hétérogènes issues de sondes culinaires pour constituer un modèle prédictif fiable.Concevoir une solution capable de s’adapter à une grande variété de cas de cuisson (viande, poisson, différentes méthodes et dispositifs).Mettre en place une architecture cloud scalable et résiliente, tout en garantissant simplicité d’intégration pour les applications clientes.Approche de co-création :Eurelis a travaillé en étroite collaboration avec les équipes Mastrad pour :Analyser et structurer les données remontées par les sondes culinaires.Concevoir un modèle de Machine Learning basé sur TensorFlow, entraîné puis supervisé via une infrastructure Cloud.Développer l’intégration backend pour permettre l’entraînement à la demande et la supervision de la qualité des prédictions.Solution technique et expertises mobiliséesLa plateforme s’appuie sur une combinaison d’expertises techniques modernes :Machine Learning & Algorithmie prédictive avec TensorFlow (Python).Infrastructure Cloud AWS pour orchestrer l’entraînement, la supervision et la distribution du modèle.Architecture backend scalable, exploitant des composants serverless pour optimiser la performance et les coûts.Application métier permettant la supervision et l’exploitation du système de prédiction.Résultats et bénéficesMise en place d’un modèle prédictif fiable, capable d’estimer avec précision les temps restants de cuisson dans des contextes variés.Infrastructure backend scalable permettant l’évolution continue des modèles et l’intégration dans les applications clientes.Optimisation des coûts via une architecture serverless adaptée aux variations de charge.Autonomie de Mastrad dans la supervision, l’entraînement et l’amélioration du modèle de prédiction.