Meritis accompagne les entreprises dans leurs projets Data & IA, de l’acculturation des équipes à l’industrialisation de solutions concrètes, utiles et sécurisées.
Nous vous aidons à prioriser les bons cas d’usage, fiabiliser vos données et transformer vos ambitions IA en résultats mesurables.
Vous savez que la Data et l’IA sont stratégiques. Mais la plupart des organisations bloquent au même endroit.
Pas sur la technologie. Sur les fondamentaux : par où commencer, quoi prioriser, comment construire quelque chose qui tient en production et qui est adopté par les métiers.
Comment identifier les cas d’usage IA à fort impact et les prioriser ?
Comment construire une solution IA fiable, sécurisée et adoptée par les métiers ?
Nos données sont-elles suffisamment structurées et fiables pour aller plus loin ?
Comment aligner les équipes autour de l’IA sans créer de résistance ?
Comment éviter les POC qui ne passent jamais en production ?
Comment sécuriser l’usage de l’IA générative et mesurer la valeur créée ?
70+
consultants Data & IA
4
équipes d’experts complémentaires
4,8/5
satisfaction client
Notre conviction : l’IA ne crée de valeur durable que si la Data est structurée
Trois conditions doivent être réunies pour que vos projets Data & IA tiennent leurs promesses sur le long terme.
Une stratégie claire, alignée sur les priorités métierIdentifier les bons cas d’usage, construire le business case, définir la feuille de route et mesurer les impacts avant d’engager les ressources. Sans stratégie, les initiatives Data et IA restent des expérimentations isolées.
Des fondations Data solides, gouvernées et exploitablesDes données de qualité, intégrées, conformes et accessibles au bon moment. La qualité des données conditionne directement la qualité des modèles IA. La gouvernance n’est pas un prérequis bureaucratique : c’est ce qui rend les données exploitables en toute confiance.
Une capacité d’industrialisation réellePasser du POC à la production.
Du prototype à l’usage adopté, monitoré et amélioré en continu.
C’est la phase la plus difficile et la plus sous-estimée des projets IA et l’une de nos spécialités.
Meritis intervient à chaque étape du cycle de vie d’un projet Data & IA, du premier atelier d’acculturation à l’industrialisation d’un système en production. Sans rupture entre le conseil, le développement et le déploiement.
1. Acculturation, sensibilisation et idéation IA
Avant de construire, il faut aligner. Nos ateliers d’acculturation et sessions d’idéation permettent aux équipes dirigeantes et métiers de comprendre les capacités réelles de l’IA, d’identifier les cas d’usage à fort potentiel et de construire un backlog priorisé, ancré dans les réalités de votre organisation.
Nous intervenons auprès des directions générales, des comités de direction et des équipes opérationnelles. Format adapté à votre contexte : conférence thématique, atelier Design Thinking, session de priorisation, formation sur mesure.
Conférences & ateliers dirigeants
Design Thinking & idéation IA
Formations thématiques sur mesure
Matrice d’éligibilité IA
Backlog de cas d’usage priorisé
Feuille de route IA progressive
Logement social Acculturation IA de la Direction Générale Conférences thématiques + ateliers Design Thinking avec 40 managers. Identification et priorisation des cas d’usage IA. 3 expérimentations lancées en production. Dispositif de formation interne pérennisé.
Transport maritime Acculturation & coaching agile Data Science Accompagnement de l’Acceleration Team sur la culture IA, l’adoption des outils et l’efficacité des projets Data Science en production.
2. Développement de solutions IA : RAG, agents et Machine Learning
Nous concevons et développons des solutions IA ancrées dans vos données, vos contraintes métier et votre architecture technique, de l’étude de faisabilité à la mise en production. Notre cellule Innovation, composée de docteurs et chercheurs en intelligence artificielle, intervient sur les sujets d’IA générative les plus avancés.
Nous développons des architectures RAG sécurisées sur données internes, des agents IA métier, des modèles de Machine Learning et de Data Science, ainsi que des solutions MLOps pour le monitoring en production.
Assurance RAG sécurisé : bases documentaires internes Conception et développement d’un outil RAG modulaire avec traitement différencié selon la confidentialité des données. Déploiement auprès des équipes métier, adoption mesurée.
Cosmétiques RAG pour la transmission des connaissances internes Prototypes RAG pour la conservation et la restitution des expertises internes. Accompagnement au changement et formation des équipes utilisatrices.
Votre projet IA stagne, ne passe pas en production ou manque de visibilité sur sa trajectoire. Notre offre d’audit de code IA évalue la qualité, la maintenabilité, la sécurité et le niveau de maturité d’un projet existant sur plus de 300 règles d’ingénierie structurées en 8 domaines.
Elle produit une matrice de maturité AI Engineering et une feuille de route d’industrialisation à court et moyen terme pour repartir sur des bases solides et sécuriser les investissements à venir.
Diagnostic de code IA (300+ règles)
Matrice de maturité AI Engineering
Étude de faisabilité & prérequis Data
Cadrage fonctionnel & technique
Évaluation des risques IA
Roadmap de maturation court / moyen terme
Banque Diagnostic de code : projet IA générative Analyse sur 300+ règles d’ingénierie, matrice de maturité AI Engineering sur 8 domaines. Feuille de route d’industrialisation court et moyen terme pour l’IA Lab interne.
Gestion de patrimoine Étude de faisabilité & POC Machine Learning Analyse des prérequis Data, conception de la solution, POC sur 3 algorithmes ML pour un système de recommandations de placements financiers.
4. Stratégie Data & IA, gouvernance et accompagnement au changement
Vous multipliez les initiatives mais elles restent cloisonnées, sans vision cohérente ni organisation adaptée. Nous vous aidons à formaliser une stratégie Data & IA alignée sur vos enjeux métier, à structurer la gouvernance qui sécurise les usages, notamment l’IA générative et à accompagner les transformations organisationnelles qui permettent de passer à l’échelle.
Schéma directeur Data & IA, priorisation des cas d’usage, business case, cadre d’usage LLM et RAG, conformité RGPD, mesure du ROI, conduite du changement : nous couvrons l’ensemble du spectre stratégique.
Schéma directeur Data & IA
Gouvernance IA & cadre d’usage LLM
Priorisation des cas d’usage
Conformité RGPD & sécurité
Accompagnement au changement
Mesure du ROI & adoption
Logement social Feuille de route IA à 3 ans Définition d’une trajectoire IA progressive alignée sur la stratégie métier et la maîtrise des risques. Accompagnement du top management dans la prise de décision et la gouvernance des usages.
Jeux en ligne (leader français) Architecture Data Platform Cloud Conception d’une Data Platform scalable pour analytique descriptive, prédictive et détection de fraude. Organisation Data cible, roadmap de mise en œuvre.
5. Data Platform, Data Engineering et BI & Analytics
L’IA repose sur des données structurées, fiables et accessibles. Nos équipes Data Engineering conçoivent et déploient les architectures Data adaptées à vos ambitions : Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, pipelines ETL/ELT, streaming, qualité à la source, modernisation Cloud.
Nos experts BI transforment ces données en décisions opérationnelles : tableaux de bord décisionnels, analyses métier, reporting consolidé, BI prédictive. De la donnée brute à la décision éclairée.
Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse
Pipelines ETL/ELT & streaming
Modernisation Cloud (AWS, GCP, Azure)
Qualité & gouvernance des données
Tableaux de bord & reporting BI
Analytics prédictif
Construction (leader indépendant français) Audit Data Platform & POC Snowflake Architecture Data cible, plan de gouvernance, organisation cible, POC Snowflake validant les choix technologiques et accompagnant la montée en compétence des équipes.
Énergie (multinationale) Data Lake AWS multi-sources Construction d’un Data Lake AWS avec ingestion de sources multiples (Oracle, Salesforce, SAP), mise en place des pipelines, conception des couches de transformation.
Vous ne savez pas par où commencer ?
Un échange de 30 minutes avec un expert Meritis suffit pour clarifier votre situation et identifier les premières actions concrètes.
Un seul partenaire, de la stratégie à la mise en production
Ce qui distingue Meritis, c’est la capacité à couvrir l’ensemble du spectre : de l’intention à la production, sans intermédiaire entre le conseil et l’exécution. Nos quatre équipes complémentaires interviennent ensemble ou séparément selon votre stade.
Équipe Conseil Data & IA
Stratégie, architecture, gouvernance. Ils cadrent votre situation, formalisent la vision et pilotent les projets complexes sur toute leur durée.
Cellule Innovation IA générative
Docteurs et chercheurs en IA, activités de R&D, publications scientifiques. Auteurs d’OpenRAG. L’état de l’art traduit en solutions opérationnelles sécurisées.
Practices Data & IA
Communautés d’expertise structurées : BI, Data Engineering, Data Science. Des profils opérationnels disponibles en mission, en renfort ou en conduite de projet.
Consultants Data terrain
Ils interviennent dans vos équipes, sur vos outils, dans votre contexte réel. Pour construire et déployer sur le long terme, pas seulement recommander.
Ils nous ont confié leurs projets Data & IA
Tous secteurs, toutes étapes : de la première conférence IA à la mise en production d’un système ML.
Logement social
Acculturation IA & feuille de route à 3 ans
40 managers accompagnés. 3 cas d’usage IA lancés en expérimentation. Feuille de route IA progressive alignée sur la stratégie métier.
Assurance
RAG sécurisé : recherche documentaire interne
Outil RAG modulaire avec traitement différencié selon la confidentialité. Amélioration de l’efficacité des équipes métier sur les bases documentaires.
Banque
Diagnostic de code pour un projet IA générative
Matrice de maturité AI Engineering sur 300+ règles en 8 domaines. Feuille de route d’industrialisation pour l’IA Lab interne.
Questions fréquentes sur la Data & l’IA en entreprise
Comment évaluer la maturité Data & IA de mon organisation ?
Un diagnostic structuré évalue plusieurs dimensions : qualité et accessibilité des données, architecture existante, gouvernance, compétences internes, pratiques IA et niveau d’adoption. Nous proposons un diagnostic flash en 5 jours ou un audit complet en 2 à 4 semaines selon la profondeur souhaitée. Ce diagnostic identifie les prérequis à traiter en priorité et les cas d’usage accessibles rapidement, sans investissement préalable.
Par où commencer quand on n’a pas encore de projet IA structuré ?
Le point de départ le plus efficace est une session d’acculturation et d’idéation : comprendre ce que l’IA peut faire concrètement dans votre contexte, identifier les cas d’usage à fort potentiel et construire un backlog priorisé. Cette étape prend 2 à 3 semaines et évite d’investir dans la mauvaise direction. Elle produit une feuille de route réaliste, validée avec les équipes métier et la direction.
Quelle est la différence entre un POC IA et une solution industrialisée ?
Un POC (Proof of Concept) valide la faisabilité technique et la valeur potentielle d’un cas d’usage IA sur un périmètre réduit, avec des données limitées et un environnement de test. L’industrialisation consiste à rendre cette solution fiable, sécurisée, scalable et intégrée dans les systèmes existants, avec un monitoring en production (MLOps). Ce passage est la phase la plus difficile et la plus sous-estimée des projets IA. C’est là que la majorité des initiatives s’arrêtent et là que nous intervenons fréquemment.
Comment sécuriser l’usage de l’IA générative en entreprise ?
L’IA générative introduit des risques spécifiques : hallucinations, fuite de données confidentielles, traçabilité des décisions, conformité réglementaire. Nous aidons les organisations à définir un cadre d’usage clair, à choisir les architectures adaptées, RAG sur données privées, modèles open source hébergés en local et à mettre en place la gouvernance IA nécessaire à un déploiement maîtrisé. Notre cellule Innovation conduit des recherches actives sur ces sujets et a développé OpenRAG, un framework open source dédié.
Quels sont les prérequis Data pour déployer l’IA en entreprise ?
Les prérequis varient selon les cas d’usage, mais trois conditions reviennent systématiquement : des données suffisamment volumineuses et représentatives pour entraîner ou calibrer les modèles, une qualité de données acceptable (pas de doublon massif, pas de valeurs manquantes critiques), et une infrastructure permettant d’accéder aux données de façon fiable et sécurisée. Un audit de maturité Data permet d’évaluer rapidement l’état de ces prérequis et d’identifier les chantiers prioritaires avant de lancer un projet IA.
Comment mesurer le ROI d’un projet Data & IA ?
Le ROI d’un projet Data ou IA se mesure selon deux axes : les gains directs (gain de productivité, réduction d’erreurs, automatisation de tâches, amélioration de la qualité) et les gains indirects (meilleure prise de décision, réduction du risque, avantage compétitif). Nous construisons avec vous une matrice valeur/effort avant le lancement du projet, puis un modèle de calcul du ROI avec des indicateurs de suivi adaptés à votre contexte. Cette démarche permet de justifier les investissements auprès de la direction et de prioriser les initiatives les plus impactantes.
Parlons de vos enjeux Data & IA
Un premier échange avec un expert Meritis : 30 minutes pour clarifier votre situation, identifier les premières actions concrètes et vous orienter vers la bonne approche.
