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ALTIMETRIADEV & TECH

Data & Intelligence artificielle

Le tableau de bord affiche un chiffre. Un dirigeant demande d'où il vient ; la réponse prend deux jours. Un indicateur qu'on ne sait pas expliquer ne sert pas à décider — il sert à discuter.

Chaque chiffre affiché doit pouvoir être expliqué — c'est la seule règle que nous ne négocions pas.

Décision outillée
Le catalogue de choix

Quatre modèles vivants : la donnée qui se prend en main

Ils tournent dans leur cadre, ils répondent à la souris et au doigt : un flux qu'on traverse, un réseau qu'on allume, un territoire qu'on soulève, un texte qu'on remonte dans le temps. Une forme et un mouvement — jamais une donnée réelle dans la scène.

4 pièces de notre stock de conception
Modèles Three.jsModèle vivant — se pilote ici

La machine qui répond

Sept familles de sources publiques arrivent en désordre ; la scène les nettoie et les date, tisse les liens entre elles, puis les rassemble en un solide à vingt-six facettes — les vingt-six chapitres d'un dossier. Trois facettes restent sombres : ce qu'on ne sait pas s'écrit N.F, jamais zéro.

Pour quiData & IA — toute direction qui veut savoir ce qu'on fait vraiment d'une donnée avant de lui faire confiance.

Three.js · WebGL · 2 100 points · 620 liens · 26 facettes · lueur · récit en 5 chapitres · repli sans WebGL

conçu le 5 septembre 2026

Modèles Three.jsModèle vivant — se pilote ici

Le document qui cite sa source

Trois cent soixante pages en mur ; une barre les lit une à une ; les passages utiles se détachent et montent dans une fiche ; chaque ligne de la fiche garde un fil vers la page dont elle vient. Une case reste vide : le document ne le disait pas, la fiche ne l'invente pas.

Pour quiL'intelligence documentaire — un cabinet, une direction financière ou juridique qui reçoit des dossiers épais et veut des réponses vérifiables en une seconde.

Three.js · WebGL · 360 pages instanciées · 14 extraits · fils de citation · grain · récit en 5 chapitres · repli sans WebGL

conçu le 5 septembre 2026

Modèles Three.jsModèle vivant — se pilote ici

Le droit à sa date

Quatorze versions d'un même texte montent une à une, comme des strates. Un plan de coupe s'arrête à la date de signature d'un contrat : la version en vigueur ce jour-là s'allume, les articles abrogés depuis s'éteignent, ceux ajoutés après se distinguent. Une décision de justice se relie à la strate qu'elle a réellement jugée.

Pour quiLes avocats et juristes — lire un contrat avec le texte de son époque, pas celui d'aujourd'hui.

Three.js · WebGL · 14 strates · 90 fibres · 380 grains · plan de coupe · lueur · récit en 5 chapitres · repli sans WebGL

conçu le 5 septembre 2026

Modèles Three.jsModèle vivant — se pilote ici

La base qui tient sur un bureau

Cinq mille quatre cents lignes en vrac se rangent en colonnes, une par type ; ce qui se ressemble se compresse ; l'ensemble se pose sur la silhouette d'un portable. Puis une copie part vers une baie, et une impulsion tient les deux à jour : deux copies, une seule vérité.

Pour quiSystèmes d'information & cloud — une entreprise qui croit qu'il faut un centre de données pour interroger des milliards de lignes.

Three.js · WebGL · 5 400 cubes instanciés · 4 types · compression · synchronisation · récit en 5 chapitres · repli sans WebGL

conçu le 5 septembre 2026

Chaque pièce s'ouvre en grand, telle qu'elle tourne ; les modèles vivants se pilotent à la main.

Le catalogue de choix

Ce que la donnée donne à voir

Six lectures d'un même fonds : le parcellaire, le territoire, l'échéance, le flux d'avis noté à mesure qu'il arrive, la conjoncture d'un métier mois par mois, et la structure d'un marché — qui tient le terrain, et à quel point il est verrouillé. Maquettes fonctionnelles, gardées en réserve : aucune ne décide à votre place, chacune donne à lire.

6 pièces de notre stock de conception
Tableaux de bordMaquette fonctionnelle, en réserve

Le radar d'opportunités

Le flux des avis détectés, notés de 0 à 3 en continu, la répartition des notes et l'évolution mensuelle : le tri se fait avant la lecture.

Pour quiUne cellule appels d'offres qui reçoit plus d'avis qu'elle ne peut en lire.

conçu le 6 juillet 2026

Tableaux de bordMaquette fonctionnelle, en réserve

Le baromètre du marché

Marchés publiés, volume estimé, part de reconduction, taux de réponse : la conjoncture d'un métier lue mois par mois, avec sa répartition par famille d'achat.

Pour quiUne direction qui pilote son carnet de commandes sur la tendance, pas sur l'anecdote.

conçu le 6 juillet 2026

Tableaux de bordMaquette fonctionnelle, en réserve

Concurrence et concentration

L'indice de concentration d'un marché, les parts des titulaires, les alertes de procédure : qui tient le terrain, et à quel point il est verrouillé.

Pour quiUne entreprise qui choisit ses batailles selon la densité de ses concurrents.

conçu le 6 juillet 2026

Tableaux de bordMaquette fonctionnelle, en réserve

La chaleur territoriale

La France par département, colorée par l'activité, les cinq départements les plus actifs en regard : le territoire se lit d'un coup d'œil, avant le tableau.

Pour quiUn réseau d'agences qui décide où pousser.

conçu le 6 juillet 2026

Tableaux de bordMaquette fonctionnelle, en réserve

Signaux et échéances

Les accords-cadres qui arrivent à terme, la fenêtre pour se placer, le rappel avant la republication : être prêt avant l'avis, pas après.

Pour quiUn commercial qui veut approcher l'acheteur au bon trimestre.

conçu le 6 juillet 2026

Tableaux de bordMaquette fonctionnelle, en réserve

La carte du foncier

Les parcelles du cadastre agrégées en cellules : la France se dessine d'elle-même, calculée en moins d'une minute.

Pour quiUn promoteur, un aménageur, une collectivité qui raisonne au parcellaire.

conçu le août 2026

Chaque pièce s'ouvre en grand, telle qu'elle tourne ; les modèles vivants se pilotent à la main.

Une intelligence qui répond de ses réponses

L'architecture d'abord, l'endroit où le calcul se fait ensuite. Chaque écran se lit à deux niveaux : la décision qu'il sert, et la méthode qui la produit.

DEV & TECHNOLOGIE · IA

Une IA utile parce qu’elle est bornée, évaluée et observable.

Le modèle propose. Les politiques, les preuves et l’humain gardent la main.

La valeur vient d’une tâche maîtrisée, pas d’un chatbot posé sur les données.
AUTORISER · DEMANDER VALIDATION · REFUSER · S’ABSTENIR
Méthode

RAG hybride, citations au passage, orchestration d’agents bornée et évaluation continue.

  • Recherche dense + lexicale · reranking
  • Contexte autorisé · isolation par tenant
  • Appels d’outils en liste blanche · moindre privilège
  • Sorties structurées · validation de schéma
  • Jeux d’évaluation · taux d’abstention · dérive
  • Traces agent / outil / modèle · latence · tokens
L'observabilité GenAI est un domaine en mouvement : notre schéma de télémétrie est versionné, donc il suit.
DEV & TECHNOLOGIE · SOUVERAINETÉ

Choisir où le modèle tourne, ce qu’il voit et ce qui peut sortir.

Cloud européen, on-premise ou environnement isolé : le même contrat d’usage, des contrôles adaptés.

La souveraineté est une architecture vérifiable, pas une localisation sur une carte.
HÉBERGEMENT · JURIDICTION · SORTIE RÉSEAU · RÉVERSIBILITÉ
Méthode

Serving compatible API, registre de modèles, chiffrement, contrôle d’egress et profils de déploiement.

  • Inférence self-hosted · API compatible
  • Modèle, poids, quantification et licence
  • Batching continu · cache KV · capacité
  • Chiffrement en transit / au repos · KMS/HSM
  • Filtrage egress · dépôt de paquets miroir
  • Mode isolé déclaré seulement si l’environnement l’est réellement
Nous réservons « air-gapped » à une infrastructure sans sortie réseau, démontrée. Quand nous l'écrivons, c'est vérifiable.

Des données mises au travail, racontées sans les noms

Un entrepôt analytique qui se met à jour la nuit, un contrôle qui conserve la mesure d'hier pour voir l'écart, un corpus indexé à sa date : ce que nous avons fait, ce que ça a produit, et ce qui était difficile. Noms retirés, volumes gardés.

RÉFÉRENCES · MISSIONS RÉELLES, NOMS CENSURÉS

  1. 01

    Notre propre maison, puis le modèle repris pour des organisations dont les données vivent dans des outils qui ne se parlent pas.

    Quand · Bâti en 2026, exploité tous les soirs depuis.

    Ce que nous avons fait

    Nous avons bâti un entrepôt analytique et l'ordonnanceur qui le remplit. Il part seul chaque soir, étape par étape. Machine éteinte, il part au démarrage suivant ; réseau absent, il attend ; une étape tombée n'arrête pas les autres et repart le lendemain. Chaque étape écrit son verdict, daté, et le bilan du soir distingue trois états : échec, report, et réussite après une machine occupée.

    Ce que ça a produit

    Un ordonnanceur quotidien dont le nombre d'étapes se lit dans le code et jamais dans un document, un journal daté par étape, et un état du jour régénéré à chemin fixe — chercher le bon fichier serait déjà une intervention humaine.

    Ce qui était difficile

    Des milliards de lignes tenues sur une machine de bureau, avec seize gigaoctets de mémoire. Ce n'est pas une prouesse d'affichage : c'est ce qui décide de l'architecture — traitement source par source, formats colonnaires, et un verrou d'écriture unique, parce qu'un seul lecteur resté ouvert suffit à bloquer toute la nuit.

  2. 02

    Une équipe qui exploite sa propre plateforme et découvre ses incidents par ses utilisateurs plutôt que par ses écrans.

    Quand · Posé en août 2026, exécuté chaque soir depuis.

    Ce que nous avons fait

    Nous avons remplacé la mesure qui s'écrase par une mesure qui se conserve : la valeur de la veille est datée et gardée, l'écart est calculé et inscrit dans le verdict lui-même, et une baisse déclenche une alerte qui pose la seule question qui tranche — est-ce de la donnée, ou un objet reconstructible ?

    Ce que ça a produit

    Un historique daté par source, un écart calculé à chaque exécution, et un contrôle quotidien qui rouvre la base pour lire la date de la donnée réellement présente — ni le journal du traitement, ni la date du fichier : la donnée.

    Ce qui était difficile

    Avant ce contrôle, une base a fondu de près de la moitié de son volume en une nuit. Les traitements ont tourné, tous les contrôles sont passés au vert, et c'est un humain qui l'a vu, en rapprochant à la main la carte de la veille et la mesure du soir. Une valeur seule ne peut pas être fausse ; deux valeurs, si.

  3. 03

    Des équipes qui doivent citer la règle applicable au jour des faits, et à qui un moteur de recherche rend toujours la dernière version.

    Quand · 2026, en exploitation.

    Ce que nous avons fait

    Nous avons indexé un corpus normatif versionné pour qu'une recherche rende la version en vigueur à une date choisie, et non la plus récente. Le millésime est une dimension de l'index, pas un filtre posé après coup.

    Ce que ça a produit

    Un index interrogeable par texte et par date, séparé de l'entrepôt qu'il sert, et reconstructible sans toucher à celui qui tourne.

    Ce qui était difficile

    La première reconstruction supprimait l'ancien index avant de bâtir le nouveau — et elle ne pouvait pas aboutir : l'espace disque manquait. Sa propre trace donne l'heure de la destruction, une heure vingt avant qu'on l'arrête. Détruire avant de savoir si l'on peut reconstruire n'est pas une reconstruction : c'est une destruction suivie d'un espoir. Le remplaçant mesure l'espace d'abord et bâtit à côté ; il ne peut plus toucher à l'existant.

Aucun nom de client n'est publié, avec ou sans son accord. Nous ne publions pas de taux de réussite : il n'est pas mesuré, et un chiffre non mesuré n'est pas une référence.

Ce que nous faisons

  • Data engineering : ingestion, nettoyage, modélisation, historisation.
  • Tableaux de bord et analytics, bâtis sur une définition partagée des indicateurs.
  • Intégration d'intelligence artificielle sur vos propres documents et vos propres données.
  • Automatisation des tâches répétitives à fort volume.
  • Audit d'un existant data : ce que la donnée dit vraiment, et ce qu'elle ne dit pas.
  • Vérification du grain avant toute jointure : une table agrégée ne peut pas répondre à une question posée plus fin qu'elle — et elle ne le dit pas, elle rend un chiffre plausible.
  • Backtest d'un score avant de le servir à un écran : nombre d'observations, années couvertes, taux de renseignement. Un score non backtesté est une opinion qui calcule.
  • Historisation datée des mesures et calcul de l'écart : une valeur seule ne peut pas être fausse, deux valeurs, si — et une baisse déclenche une alerte au lieu de passer inaperçue.

Ce que nous livrons

Cartographie des sources & dictionnaire d'indicateurs — définition, grain, émetteur, fréquence, date de dernière collecte
Pipelines d'ingestion & de transformation
Tableaux de bord en production
Assistant documentaire branché sur vos données, avec ses réponses rattachées à leur pièce
Contrôle de fraîcheur qui rouvre la base et lit la date de la donnée réellement présente, source par source
Automatisations & connecteurs
Note de qualité : couverture, fraîcheur, limites, et ce qui a été écarté avec son motif

La méthode

01

Qualifier

D'où vient la donnée, à quelle fréquence, à quel grain, avec quels trous — et un nombre sans son périmètre n'est pas un chiffre, c'est une dispute.

02

Modéliser

Une définition par indicateur : écrite, datée, opposable. Avant toute jointure, on écrit en une phrase le geste métier qu'elle sert.

03

Restituer

Un écran qui répond à une question, pas un mur de graphiques — et une valeur absente s'affiche comme absente, jamais comme un zéro.

04

Éprouver

Fraîcheur mesurée, écarts signalés, faux positifs comptés comme des défauts du contrôle lui-même : un garde-fou qui crie au loup finit par n'être plus lu.

CE QUE VOUS AUREZ EN MAIN · Le signal prouvé

Ouvrez un facteur : il remonte à sa source, sa date, son périmètre et ce qui manque encore.

Un signal ne passe qu'après avoir franchi ses filtres.

Nous construisons des signaux qui conduisent à une action, sans demander au décideur de croire un score opaque. L’écran sépare le fait, le calcul dérivé, l’inférence, la couverture et l’information non fournie.

Le dirigeant voit ce qui vient de changer, pourquoi cela compte, quelle décision est proposée et jusqu’où la donnée soutient cette décision. Une source en retard ne disparaît pas : elle change l’état du signal et nomme l’analyse affectée.

Ouvrir les facteurs

Faits, calculs, couverture, incertitude et action

Data owner, data steward, data product, domaine, contrat de données et schéma versionné.

Sémantique d’indicateur : grain, population, filtre, unité, période, numérateur, dénominateur et traitement des valeurs manquantes.

Event time, processing time, watermark, retard, backfill et réconciliation.

Identifiant d’événement stable, consommateur idempotent, déduplication, quarantaine, DLQ et rejeu contrôlé.

Compatibilité backward/forward, registre de schéma et consumer contract.

Qualité mesurée : complétude, validité, unicité, cohérence, fraîcheur et couverture, avec dénominateur visible.

Lineage dataset → job → run → dataset, provenance, version et état de cycle OpenLineage.

Couche sémantique et contrat de métrique, sans logique divergente entre tableau de bord, export et assistant.

RAG hybride dense + lexical, reranking, citation au passage, seuil d’abstention et réponse « preuve insuffisante ».

Jeu d’évaluation versionné : retrieval, groundedness, exactitude des citations, complétude, toxicité et taux d’abstention selon le cas d’usage.

Version de modèle, prompt, corpus et politique, dérive, promotion, rollback et journal des changements.

Human-in-the-loop et autorisation d’outil : identité de l’agent, moindre privilège, entrée/sortie, approbation, traçabilité et arrêt d’urgence.

D'où ça vient
  • OpenLineage (openlineage.io)Lignage des datasets, jobs et runsconsulté le 2026-07-30établi

L’intelligence artificielle propose et cite ; les règles, les pièces et la personne autorisée décident.

LES QUESTIONS QUI FONT LE PRIX

Ce que nous vous demanderons avant de commencer.

Quatre questions que nous posons à chaque dossier de ce domaine. Chacune vient d'un incident payé — par nous, ou par un maître d'ouvrage avant nous.

Une table est-elle une source ? Combien de sources, et de quel périmètre ?

Un nombre sans son périmètre n'est pas un chiffre, c'est une dispute. Nous documentons chaque source par son émetteur, sa fréquence, son grain — la ligne, le lot, l'entreprise — et sa date de dernière collecte, et nous comptons ce que nous avons écarté.

Si personne ne la pose — Quatre équipes qui ont toutes raison sur quatre volumes différents.

À quel grain la question est-elle posée — et la table peut-elle y répondre ?

Une table agrégée ne peut pas répondre à une question posée à un grain plus fin qu'elle, et elle ne le dit pas : elle rend un chiffre plausible. Nous vérifions le grain avant la jointure, et nous écrivons en une phrase le geste métier que la jointure sert.

Si personne ne la pose — Un groupe national affiché comme concurrent sur un lot de peinture à deux cent mille euros.

Le modèle est-il backtesté, et sur combien d'observations ?

Un score non backtesté est une opinion qui calcule. Toute prédiction porte son nombre d'observations, ses années couvertes et son taux de renseignement — on ne calcule que sur le renseigné, et on le dit.

Si personne ne la pose — Une prédiction convaincante sur des années où la donnée n'existait pas.

Que se passe-t-il si une source décroche ?

Le contrôle rouvre la base et lit la date de la donnée réellement présente, source par source ; une baisse déclenche une alerte, et la mesure précédente est conservée pour calculer l'écart. Collecter n'est pas raccorder : une source à jour dans son brut et absente de l'écran est une source qu'on jette.

Si personne ne la pose — Un robot qui annonce « tout est passé » pendant que trois chaînes sont rompues.

SCÉNARIO DE CAPACITÉ — PAS UNE RÉFÉRENCE CLIENT

Quand on nous appelle

Deux services publient chaque mois deux valeurs différentes pour le même indicateur. Nous remontons aux sources, tranchons la définition et reconstruisons le calcul dans un pipeline unique et daté. Le débat porte enfin sur la décision, plus sur le chiffre.

Domaines croisés

Un dossier mobilise rarement un seul domaine.

Développement & Design produit

Produit opérable

Cybersécurité & Audit

Exposition maîtrisée
Tous les domaines du pôle

Un projet Data & Intelligence artificielle ?

Écrivez-nous. Nous répondons avec une lecture, pas une plaquette.

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