DATA & IA
De la stratégie data à l'IA en production, sans rupture ni effet d'annonce
- Chez Miranui, nous accompagnons les grands groupes, PME et DSI dans vos projets d’intelligence artificielle, avec des résultats mesurés en production. Notre expertise couvre l’ensemble de la chaîne data : gouvernance des données, IA agentique, MLOps. Nous concevons votre trajectoire data & IA et la réalisons jusqu’à l’industrialisation, y compris dans les environnements IT les plus régulés.
Pourquoi
cette offre ?
L'IA générative a changé l'ambition. Elle n'a pas encore changé le taux de réussite.
Les cas d’usage IA ne manquent pas : ce qui manque, c’est la preuve. Vous devez arbitrer entre dix projets d’intelligence artificielle pour entreprises sans preuve tangible, avec un budget qui n’attend pas. Et même quand un cas d’usage est choisi, le chemin vers la production reste long : processus non documentés, données insuffisamment gouvernées, système d’information pas prêt pour l’IA agentique, outils choisis sans grille de lecture. L’équipe Data & IA de Miranui existe pour combler cet écart entre l’ambition IA et sa mise en production réelle.
Les idées ne manquent pas. Le ROI, si. Vous devez arbitrer entre dix projets IA sans preuve tangible, avec un budget qui n’attend pas.
Vous n’êtes pas seuls. 88 % des pilotes d’IA n’atteignent jamais la production (Gartner, 2026). Ils butent sur les intégrations au SI, la sécurité, l’architecture et la gouvernance des données.
Processus non documentés, tâches manuelles, savoir-faire dans les têtes : l’IA n’automatise pas le flou. Avant d’agentifier, il faut savoir ce qu’on agentifie.
Des agents IA utiles supposent des données propres et interrogeables, et des outils connectés entre eux. C’est rarement le cas, et ça se prépare.
Copilot, Claude, plateformes d’agents : chaque éditeur promet tout. Choisir sans grille de lecture, c’est acheter une dépendance, et des licences que personne n’utilisera.
"Miranui est l'interface entre les directions, les métiers et les équipes techniques qui sécurise vos projets IA"
Valentin HIMMLER
Manager Data & IA
Notre approche
Décider, prouver, ancrer : une méthode en 3 étapes pour passer le mur de la mise en production
Notre point de départ, c’est votre patrimoine data, vos processus métier et vos contraintes réglementaires, pas un catalogue de cas d’usage IA à cocher. L’objectif : sortir des PoC qui n’aboutissent jamais et construire une trajectoire IA qui tient dans la durée, de la stratégie jusqu’à l’industrialisation.
Nous diagnostiquons le patrimoine data, repérons les cas d’usage à fort ROI, cadrons les obligations réglementaires.
Sortie : une feuille de route priorisée, pas un catalogue d’idées.
Nous mesurons en conditions réelles et au plus proche de vos processus en se branchant sur vos données et votre SI.
Sortie : une décision Go/No-Go argumentée, pas un espoir.
Nous industrialisons sur une architecture maîtrisée et embarquons les équipes pour que ça tienne.
Sortie : un usage qui dure, pas un pic d’enthousiasme.
Ce qui nous distingue
Notre différence est structurelle : nous concevons la stratégie IA et nous la réalisons. La même équipe la définit avec votre direction puis la met en œuvre dans le SI, jusqu’à la production. C’est précisément là que se joue la valeur, car déployer l’IA est bien plus difficile dans les environnements IT complexes et régulés : défense, banque, secteur public, où la sécurité, la souveraineté et la conformité ne se négocient pas.
Notre crédibilité ne repose pas sur des principes mais sur des missions concrètes déjà livrées dans ces contextes. Et quand le besoin dépasse l’IA : cloud, données, architecture, produit, nous mobilisons les expertises pluridisciplinaires du cabinet plutôt que de vous renvoyer à un tiers.
OUTILS ET
TECHNOLOGIES
- • Azure
- • Microsoft 365 Copilot
- • Power Platform
- • Claude
- • OpenAI
- • Modèles open source
- • AWS
- • Google Cloud
- • MCP (Model Context Protocol)
- • RAG
- • Bases vectorielles
Nos solutions
Ce que nous proposons pour passer de la donnée à l'IA en production
De l’identification des cas d’usage à forte valeur jusqu’à l’industrialisation des agents IA en production, nos offres en Transformation IA vous aident à faire de vos données un levier de décision et à transformer l’intelligence artificielle en résultats mesurés, dans les environnements les plus complexes.
Cartographier vos processus et vos données pour préparer l’agentification : savoir exactement où les agents feront gagner du temps.
Transformer votre ambition IA en feuille de route priorisée par le ROI : arbitrer et séquencer, arrêter de financer les cas d’usage qui n’en valent pas la peine.
Prouver un cas d’usage IA sur vos données en 8 semaines : un Go/No-Go sur des faits et un P&L, pas sur une démo.
Réorganiser vos équipes Produit & DSI pour livrer avec l’IA : de nouvelles pratiques et un delivery plus rapide, sans perdre le contrôle.
Analyser l’efficacité de vos processus pour chiffrer les gains IA : poser la baseline et la cible avant de déployer, pour ne promettre que des gains défendables.
Mesurer vos cas d’usage IA en production : valider les gains, réorienter si besoin. Savoir si l’IA déployée tient ses promesses, et pivoter vite plutôt que laisser mourir.
Ancrer l’usage : de la licence achetée à l’adoption réelle et mesurée : transformer des sièges payés en usage prouvé.
Déployer une plateforme d’agents fonctionnelle et sécurisée avant de vous y enfermer : la bonne techno, éprouvée et cadrée sécurité, pas un choix par la hype.
Concevoir votre architecture agentique (agentic AI) : la valeur d’un système d’agents n’est pas dans le modèle, elle est dans la couche qui l’orchestre : accès aux outils (MCP), mémoire, permissions, supervision. Nous posons ce socle pour des agents fiables, sûrs et réversibles, pas une boîte noire.
Industrialiser vos PoC : passer le mur de la production sans dette technique : faire entrer vos pilotes dans les 11 % qui atteignent l’échelle.
Questions
fréquentes
Ce que nos clients demandent en premier
Le vrai risque n’est pas le prix d’un modèle, c’est de payer plein tarif pour une valeur que personne n’a mesurée. Nous raisonnons par cas d’usage : un ROI chiffré dès le départ, un coût d’inférence estimé avant le déploiement, et le bon modèle pour le bon besoin (un petit modèle spécialisé revient souvent plusieurs fois moins cher qu’un modèle géant, à résultat équivalent). Une passerelle multi-modèles vendor-agnostic permet d’arbitrer en continu entre coût, qualité et vitesse, et de basculer vers une option moins chère dès qu’elle apparaît. Résultat : des coûts pilotés à la valeur, pas subis.
Discuter du ROI de mes projets IA →
Oui, à condition de concevoir l’architecture pour cela dès le départ. Vos données sensibles peuvent rester dans votre SI, voire 100 % on-premise, avec des modèles open source hébergés chez vous et aucune donnée transmise à un cloud tiers. La conformité (RGPD, IA Act) et la traçabilité des traitements s’intègrent à la cartographie des cas d’usage plutôt qu’en fin de projet. C’est notre terrain d’intervention quotidien, dans des SI où l’erreur coûte cher.
Parler de mon environnement →
Un diagnostic ciblé suffit à le déterminer : qualité et structuration des données, richesse des métadonnées, degré de connexion entre vos outils, niveau de documentation de vos processus. En pratique, le frein n’est pas la donnée brute mais son exploitabilité : des métadonnées manquantes ou une saisie entièrement manuelle rendent un agent inutilisable. Nous auditons ces prérequis et livrons une trajectoire de mise à niveau avant d’engager le moindre développement, pour ne pas automatiser sur des fondations instables.
Discuter de mon besoin, stratégie ou exécution →
Les deux, à condition de garder la main. Ces plateformes sont puissantes, mais bâtir toute sa stratégie sur une seule, c’est convertir un avantage d’aujourd’hui en dépendance de demain. Nous concevons une architecture vendor-agnostic : vous exploitez le meilleur de chaque plateforme tout en gardant la capacité de changer de modèle ou de fournisseur sans tout reconstruire. Le choix se fait après un benchmark sur vos cas d’usage réels, pas sur la notoriété d’une marque.