L'intelligence humaine
augmentée par l'IA.

ESN Data & IA à Paris — vos ambitions technologiques prennent vie avec les bonnes compétences. Et une relation qui compte.

C'est parti

La technologie avance.
Derrière chaque modèle,
il y a des humains.

Datenscia est une ESN Data & IA à Paris. Nous sélectionnons des consultants adaptés à votre contexte et restons à leurs côtés — comme aux vôtres — tout au long de la mission. La précision technique, la proximité humaine.

9expertises connectées
200+projets livrés
100%IA-augmenté
Data Management
Data Platform · DataViz
Data Science · IA
Data Project Mgmt
Data Governance
Développement Web · IA
DevOps · AIOps
Cloud · FinOps IA
Test & Automation IA

Expertises

Du code à la donnée · De l'idée à la production

Deux pôles, neuf savoir-faire connectés — et l'IA en trait d'union.

I

Data Factory

La donnée, maîtrisée

Data Management · Pipeline

Pipelines ETL/ELT, DataLake, lakehouse, référentiels MDM — ingestion augmentée par l'IA.

ETL · MDM

Data Platform · DataViz

Plateformes analytiques et dashboards qui font parler la donnée.

Power BI

Data Science · IA

ML, NLP, LLM et IA générative — de l'expérimentation à la production.

LLM · RAG

Data Project Management

Cadrage, delivery, coordination : un cap tenu.

Agile · PMO

Data Gouvernance

Qualité, sécurité, conformité RGPD : des données dignes de confiance.

RGPD
II

Digital Factory

Du code, en production

Développement Web · Digital

Applications web, APIs, microservices — avec l'appui de l'IA pour le code et les tests.

Java · .NET

DevOps · AIOps

CI/CD, conteneurisation, supervision augmentée : une prod fiable.

K8s · CI/CD

Cloud · FinOps

Move-to-cloud, architectures cloud natives, maîtrise des coûts.

AWS · Azure

Test · Automatisation QA

Tests automatisés et non-régression : la qualité intégrée.

Playwright

L'IA, en pratique

Des usages avant les outils

Un usage précis, un cadre clair, une validation humaine — c'est ça, Human Intelligence.

01 · Développer

Donner du temps au travail qui compte.

Assister la production de code, préparer des tests, faire vivre la documentation. Les développeurs gardent la main sur les choix et la revue.

Java · Claude · Playwright
02 · Exploiter

Faire parler les bonnes données.

Explorer les modèles, les agents et les applications IA à partir de données utiles. Relier l'expérimentation aux contraintes du SI.

Python · LLM · RAG · MLOps
03 · Transmettre

Faire évoluer les usages, ensemble.

Repérer les tâches métier pertinentes, travailler le prompting, accompagner la prise en main — une technologie devient utile quand les équipes se l'approprient.

Microsoft 365 Copilot · GenAI

Une IA utile se construit avec des données maîtrisées, des résultats vérifiés et des équipes impliquées.

Références

L'expertise à l'épreuve du réel

Banque, industrie, énergie, assurance, logistique : des contextes exigeants.

1
Banque · Financement

Développement Java et IA appliquée

APIs, pipelines et CI/CD industrialisés. Claude Code et API pour accompagner le code, les tests et la documentation.

Java · GitLab CI · ELK · Claude
2
Énergie · Retail

Des parcours clients développés et sécurisés

Développement Java et génération de tests automatisés avec l'IA pour fiabiliser les parcours clients.

Java · Playwright · Claude
3
Électronique · R&D

L'IA au contact des données capteurs

Modèles IA appliqués aux capteurs d'objets connectés. Pipelines de données et expérimentation en R&D.

Python · PyTorch · LLM
4
Transport · Logistique

15 référentiels MDM, un cadre international

Développement agile sur EBX, workflows et règles métier. Intégration SAP, APIs/ESB, déploiements automatisés.

EBX · PostgreSQL · SAP
5
Industrie ferroviaire

La qualité des données à l’échelle du groupe

Gouvernance et fiabilisation des données de référence. Développement des référentiels, intégration au SI.

MDM · Data Quality · APIs
6
Assurance

Faire entrer Copilot dans les usages métier

Identification des usages, formation au prompting, accompagnement des équipes dans l'adoption de l'IA.

M365 Copilot · GenAI
— Faites défiler —

La méthode

La bonne expertise · la bonne personne · la même ambition
un —

Comprendre

Votre projet, vos besoins, les compétences attendues et votre budget.

deux —

Faire le bon lien

Des profils sélectionnés pour leur expérience et leur adéquation à la mission. Des entretiens avec votre équipe.

trois —

Bien démarrer

Des objectifs partagés, un cadre clair, une intégration dans votre organisation.

quatre —

Rester présents

Des points réguliers avec le client et le consultant, dans la durée. Les difficultés se traitent dans le dialogue.

Clients & talents

On y va ?

Un projet data ou IA à lancer — ou une carrière à faire décoller. Le lien fait la différence.

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9postes ouverts
40%de femmes
Paris& Île-de-France