Decision Analytics
Bâtissez une infrastructure IA capable de scaler sans exploser les coûts.
Vos dashboards se multiplient, vos modèles consomment de plus en plus de ressources et votre facture cloud grimpe sans hausse de valeur correspondante. Nous concevons l'infrastructure analytics et IA qui supporte la mise à l'échelle, avec des coûts maîtrisés et des performances fiables.
+150 entreprises accompagnées
— 5/5 sur Google
Bénéfices / Impacts
Ce que cela apporte
Des résultats concrets pour votre organisation, mesurables dès les premières semaines d'intervention.
01
Des analytics fiables auxquelles vos équipes font confiance
Fini les débats sur les chiffres en réunion. Vos indicateurs sont calculés depuis une source unique, avec des règles de calcul documentées et partagées.
02
Une infrastructure qui absorbe la croissance
Votre volume de données double chaque année. L'architecture que nous mettons en place est conçue pour passer à l'échelle sans refonte à chaque palier.
03
Des coûts cloud prévisibles et optimisés
Nous dimensionnons l'infrastructure au juste besoin et mettons en place des mécanismes de monitoring qui évitent les dérapages budgétaires. Chaque euro de compute est justifié.
04
Une base technique prête pour l'IA avancée
L'infrastructure analytique est la fondation sur laquelle tournent vos modèles de machine learning, vos agents IA et vos systèmes GenAI. Sans base solide, aucun modèle ne tient en production.
05
Des temps de réponse compatibles avec le métier
Vos requêtes analytiques ne prennent plus 20 minutes. Les dashboards se chargent en quelques secondes, les modèles infèrent en temps réel et les équipes métier obtiennent des réponses quand elles en ont besoin.
Chapters
Notre expertise
Les compétences et le savoir-faire que nous mobilisons pour produire des résultats sur cette expertise.
Outils / Partenariats
Comment nous mettons en œuvre cette expertise
Nous nous appuyons sur les technologies leaders du marché, en choisissant toujours l'outil le plus adapté à votre contexte — pas le plus récent ni le plus à la mode.
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Power BI
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Google Cloud
Azure
Apache Airflow
Power BI
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Azure
Apache Airflow
Types de projets
Ce que nous livrons
Des livrables opérationnels, pas des recommandations. Voici les formats de mission que nous déployons sur cette expertise.
01
Socle analytics métier
Architecture Data Warehouse ou Lakehouse complète, connectée à vos sources, avec une couche de transformation fiable et un socle BI exploitable par les équipes métier. Livré en 3 à 6 mois.
02
Infrastructure ML/IA
Environnement complet pour entraîner, déployer et superviser vos modèles IA en production : compute, feature store, model registry, pipelines de serving et monitoring du drift.
03
Audit et optimisation FinOps
Analyse détaillée de vos coûts cloud Data et IA, identification des optimisations immédiates et mise en place d'un cadre de pilotage budgétaire continu. ROI visible dès les premières semaines.
04
Industrialisation MLOps
Passage d'une exploitation artisanale (notebooks, déploiements manuels) à une chaîne MLOps industrialisée : versioning des modèles, CI/CD, déploiement automatisé et réentraînement programmé.
Business Cases
Ils ont transformé leur infrastructure analytics et IA avec nous
Nous ne livrons pas de POC. Nous livrons des systèmes qui fonctionnent, avec un impact mesurable sur le business de nos clients.
Vos questions, nos réponses
Toutes les réponses pour comprendre notre approche, notre façon de travailler et ce que vous pouvez attendre de notre collaboration.
Qu'est-ce qu'une infrastructure analytics et IA ?
Une infrastructure analytics et IA regroupe les briques techniques qui permettent d'entraîner, de déployer et de superviser vos modèles à grande échelle : data warehouse ou lakehouse, feature store, model registry, pipelines CI/CD et MLOps. Diametral conçoit cette infrastructure pour qu'elle passe à l'échelle sans refonte à chaque palier de croissance.
Comment maîtriser les coûts cloud de l'IA ?
Maîtriser les coûts cloud de l'IA repose sur trois leviers : un dimensionnement au juste besoin, l'automatisation de l'arrêt des ressources inutilisées et l'optimisation des requêtes. Diametral réalise un audit FinOps qui identifie le gaspillage, applique des gains immédiats et met en place un suivi continu pour que chaque euro de compute reste justifié.
Qu'est-ce que le MLOps ?
Le MLOps regroupe les pratiques qui automatisent le cycle de vie d'un modèle IA, de l'entraînement à la supervision en production. Diametral industrialise vos modèles via des pipelines CI/CD, un feature store partagé et un model registry centralisé, ce qui élimine les notebooks manuels et sécurise chaque mise en production.
Pourquoi réaliser un audit FinOps ?
Un audit FinOps identifie les postes de dépense cloud mal optimisés et met en place une gouvernance des coûts par cas d'usage. Diametral délivre typiquement 20 à 40 % d'économies dès les premiers mois sur les environnements IA, en supprimant les clusters surdimensionnés, les jobs redondants et les environnements de test oubliés.
Data Warehouse ou Lakehouse : que choisir ?
Le data warehouse est adapté à l'analytics structurée à fort volume ; le lakehouse y ajoute la capacité à gérer les données non structurées et les cas d'usage IA dans un même environnement. Diametral recommande le lakehouse (Databricks, Snowflake) pour la plupart des grands groupes, car il couvre à la fois les besoins de BI classique et de Machine Learning.
contact
Votre infrastructure est-elle prête pour ce que l'IA exige ?
Un échange de 30 minutes avec un architecte Data Diametral pour évaluer votre socle technique et identifier les premières optimisations.