Cabinets de conseil Data en France (classement 2026)

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)

Trop onéreux et insuffisamment flexible, Funnel.io ne répondait plus aux exigences de Ben&Vic. Désormais, ils conçoivent et répliquent les tableaux de bord adaptés à chaque client et à chaque contexte. Leur nouvelle stack data moderne leur offre agilité et rapidité dans la production de reportings sur-mesure pour leurs clients. Solution Hyperstack Avant la refonte de leur architecture data, Ben&Vic s’appuyait sur une solution comme Funnel.io : pratique pour centraliser les données, mais rapidement onéreuse et peu adaptable face à l’évolution des besoins et à la croissance du volume de données. En optant pour une data stack moderne, évolutive et agile, ils ont pu : Gagner en autonomie avec une infrastructure entièrement personnalisée. Accélérer l’accès à leurs données via des dashboards configurables instantanément. Ils bénéficient ainsi de prises de décision plus rapides, d’une maîtrise accrue de leurs budgets et de campagnes marketing performantes dès le premier contact. Une base solide pensée pour l’agilité, l’efficacité — et à terme, l’intégration de l’intelligence artificielle. Résultats Plus de 1200 Go de données analysées et actualisées chaque jour. Fonctionnalités développées Reportings facilement réplicables Analyses avancées entièrement personnalisées Suivi budgétaire en temps réel, par client Avis clients "Nous avons fait le choix d’Hyperstack pour déployer une infrastructure data moderne à moindre coût. Leur équipe nous a accompagnés dans la migration, la création de nouveaux rapports publicitaires et e-commerce pour nos clients, tout en divisant par dix nos frais liés aux outils." Benjamin Prévot Co-founder & COO

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

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

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.

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

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. »

Contexte de l’entrepriseDilivia Club représente une communauté novatrice dédiée à l’accompagnement des TPE/PME souhaitant optimiser la gestion de leur flotte de véhicules légers via des partenariats exclusifs. Les professionnels membres ont accès à des rapports détaillés, à divers avantages et à un réseau privilégié, ce qui leur permet de réduire les coûts liés à la mobilité, d’augmenter la sécurité des conducteurs et de rendre leur flotte plus écologique. Après plus d’un an de développement, Dilivia Club gère déjà plus de cent véhicules et s’appuie sur une équipe composée de cinq collaborateurs. L’entreprise ambitionne également de s’affirmer comme un acteur innovant dans le domaine de la mobilité durable.ChallengesAfin d’aider Dilivia Club à prendre des décisions stratégiques et opérationnelles en toute confiance tout en améliorant l’expérience de ses clients, nous avons accompagné les équipes Commerciales et Opérationnelles. Jusqu’ici, elles utilisaient principalement un système d’information rudimentaire et des tableurs Excel pour la gestion et le suivi des clients. Cependant, la croissance rapide de l’entreprise et l’augmentation des demandes clients ont révélé les faiblesses de ce fonctionnement, notamment un manque de réactivité et de flexibilité. Face à ce constat, plusieurs objectifs ont été fixés :Permettre l’accès à une information actualisée pour optimiser les prises de décision pendant tout le cycle d’acquisition et de vente.Moderniser et centraliser les outils afin de simplifier les opérations quotidiennes.Renforcer la réactivité et l’adaptabilité des équipes pour mieux satisfaire la demande croissante des clients, favorisant ainsi leur satisfaction et une maîtrise des coûts.SolutionsAprès une analyse approfondie des pratiques existantes, reposant sur des ateliers et des retours d’expérience, une stratégie opérationnelle ajustée a été conçue pour répondre aux spécificités du secteur.La mise en place du nouveau système d’information a permis d’introduire un outil interne centralisé, dédié aux équipes Commerciales, Service client et Opérations, offrant une gestion optimisée auprès des collaborateurs. Cet outil propose :Pilotage global des opportunités commerciales : gestion de l’acquisition, des cycles de vente, des comptes clients, du suivi documentaire et contractuel, des campagnes de prospection, de la qualification des prospects, de l’historique des interactions, et des retours ou objections clients.Gestion complète du parcours client : centralisation des données, suivi des échanges, alertes automatiques, planification des rendez-vous, système de ticketing, résolution des réclamations et gestion de la satisfaction.Gestion des opérations : planification des interventions, optimisation des ressources, portail collaboratif pour partenaires et sous-traitants, suivi de l’approvisionnement et des stocks, gestion des commandes, inventaires, organisation des expéditions et interventions techniques, gestion des rendez-vous et des non-conformités.Dans un second temps, une interface personnalisée a été conçue pour piloter les données stratégiques, permettant un suivi précis des indicateurs de performance liés à la prospection, la conversion de clients, la réalisation des interventions et la satisfaction client.Enfin, un système complet de gestion des connaissances a été créé grâce à l’élaboration d’une documentation complète des procédures et processus. Cette documentation, entièrement intégrée à l’interface, facilite l’intégration de nouveaux membres au sein des équipes.RésultatsL’optimisation des processus et l’amélioration de la réactivité ont fortement augmenté la recommandation du Dilivia Club par ses clients.La centralisation des données et l’évolution des outils ont nettement amélioré la satisfaction client.Les gains en flexibilité et en productivité ont permis de prévoir une croissance notable du nombre de clients accompagnés chaque mois.