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title: "Les activités Data & IA chez Scub"
description: "Activités Data & IA chez Scub : stratégie, plateformes data, IA générative, automatisation, gouvernance, sécurité et accompagnement des équipes."
resource: https://www.scub.net
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# Les activités Data & IA chez Scub

Chez Scub, nous abordons les sujets Data & IA avec une approche avant tout pragmatique. Nous ne considérons pas l’intelligence artificielle comme une démonstration technologique ou un effet de mode. Notre objectif est d’aider les entreprises à utiliser la donnée et l’IA pour résoudre des problèmes réels :
- Automatiser certaines tâches.
- Accélérer les traitements.
- Améliorer la prise de décision.
- Réduire les opérations manuelles.
- Fiabiliser les processus.
- Ou créer de nouveaux usages.

Notre approche repose sur une conviction simple : la valeur ne vient pas du modèle IA lui-même, mais de sa capacité à s’intégrer efficacement dans les processus métiers et les systèmes existants.

Nous privilégions :
- Les cas d’usage réalistes.
- Les gains mesurables.
- Les architectures simples.
- Les projets capables d’apporter rapidement de la valeur.
- La souveraineté des données et des modèles si possible.

Notre objectif n’est pas de “faire de l’IA”, mais d’aider les organisations à construire des outils utiles, exploitables et durables.

## Stratégie Data & IA

La majorité des projets IA échouent non pas à cause de la technologie, mais parce qu’ils répondent mal au problème initial :
- Cas d’usage mal défini.
- Données inutilisables.
- ROI flou.
- Intégration impossible.
- Complexité excessive.

Nous aidons les organisations à identifier :
- Les usages réellement pertinents.
- Les gains attendus.
- Les contraintes opérationnelles.
- Les risques.

Nos interventions incluent :
- Stratégie Data & IA.
- Identification des cas d’usage.
- Audit de maturité.
- Feuille de route IA.
- Gouvernance des données.
- Architecture Data.
- Stratégie d’intégration IA.
- Cadrage produit IA.
- Choix technologiques.
- Industrialisation.

Nous cherchons avant tout à répondre à des questions concrètes :
- Quel problème métier essayons-nous réellement de résoudre ?
- Quel gain opérationnel est attendu ?
- Les données sont-elles exploitables ?
- Quel sera le coût réel d’exploitation ?
- Comment intégrer l’IA dans les outils existants ?

## Plateformes Data & valorisation de la donnée

L’IA n’a de valeur que si les données sont fiables, accessibles et exploitables.

Nous accompagnons les entreprises dans la structuration et l’industrialisation de leurs plateformes Data afin de :
- Centraliser les données.
- Améliorer leur qualité.
- Automatiser les traitements.

Nous intervenons notamment sur les sujets suivants :
- Pipelines de données.
- ETL / ELT.
- Ingestion de données.
- API.
- Structuration des référentiels.
- Stockage.
- Qualité des données.
- Historisation.
- Reporting.
- Architecture Data.

## IA générative & LLM

Les modèles de langage (LLM) ouvrent de nouvelles possibilités :
- Assistants métiers.
- Recherche documentaire.
- Automatisation de tâches.
- Génération de contenu.
- Analyse documentaire.
- Support utilisateur.
- Accélération du développement logiciel.

Mais ces projets nécessitent une forte maîtrise :
- Des données.
- Des coûts.
- De la sécurité.
- Des performances.

Nous avons une expérience concrète dans l’intégration de LLM dans les systèmes existants et nous accompagnons les entreprises sur :
- Assistants IA internes.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Moteurs de recherche documentaire.
- Agents IA.
- Automatisation documentaire.
- IA métier.
- Génération de contenu.
- Intégration de LLM dans les applications existantes.

Nous privilégions :
- Des architectures simples.
- Des cas d’usage clairement définis.
- Une forte maîtrise des données.
- Une souveraineté des données et des modèles si possible.

Nous faisons particulièrement attention :
- Aux coûts d’exploitation.
- À la confidentialité.
- À la gouvernance.
- À la qualité des réponses.

## Automatisation & IA appliquée

L’un des usages les plus efficaces de la Data & de l’IA consiste souvent à automatiser des traitements manuels, des contrôles, des analyses ou des tâches administratives répétitives.

Nous pouvons intervenir sur :
- Traitement documentaire.
- Extraction d’informations.
- Classification automatique.
- Génération de rapports.
- Automatisation métier.
- Rapprochements de données.
- Workflows intelligents.
- Moteurs de recommandation.
- Analyse de texte.

## Gouvernance, sécurité & maîtrise des risques

Les projets IA soulèvent rapidement des questions critiques :
- Confidentialité.
- Conformité.
- Qualité des données.
- Dépendance fournisseur.
- Sécurité.

Nous aidons les organisations à structurer leurs usages afin de conserver la maîtrise des données, des modèles et des coûts.

Nous intervenons notamment sur :
- Gouvernance IA.
- Sécurité des données.
- Conformité.
- Maîtrise des coûts.
- Architecture sécurisée.
- Supervision.
- Stratégie d’hébergement.
- Audit des usages IA.

Nous faisons particulièrement attention :
- À éviter les effets de mode.
- À limiter les dépendances inutiles.
- À privilégier les architectures maintenables.
- À garder l’humain au cœur des décisions importantes.

## Data & IA pour les équipes techniques

L’IA transforme également les métiers techniques dans tous les domaines :
- Développement logiciel.
- Tests.
- Support.
- Documentation.
- Exploitation.
- Infrastructure.

Nous accompagnons les équipes techniques dans l’intégration raisonnée de ces outils afin :
- D’augmenter la productivité.
- D’améliorer la qualité.
- De réduire certaines tâches répétitives.

Nous les accompagnons notamment sur :
- Assistants de développement.
- Génération de tests.
- Analyse de code.
- Génération documentaire.
- Automatisation DevOps.
- Supervision augmentée.

Nous considérons que ces outils doivent améliorer la capacité des équipes sans dégrader la compréhension des systèmes ni créer une dépendance excessive aux plateformes IA.

L’objectif reste de garder des équipes capables de comprendre, maintenir, sécuriser et faire évoluer les systèmes dans le temps.
