Offre IA du Groupe Kanbios
De la stratégie à l'industrialisation, accompagner les transformations Data & IA des grands comptes.
95 %
des pilotes GenAI en entreprise sans impact P&L mesurable (MIT, 2025)
≥ 30 %
des projets GenAI abandonnés après le POC d'ici fin 2025 (Gartner, 2024)
42 %
des entreprises ont abandonné la majorité de leurs initiatives IA en 2025 (S&P)
> 80 %
des projets IA échouent — ~ 2× le taux d'échec IT classique (RAND, 2024)
La chaîne de valeur
1
Cadrage
Hypothèse de valeur chiffrée, alignement direction, métriques définies avant la première ligne de code
2
Data
Feature engineering, qualité, gouvernance, préparation des données propriétaires
3
Modèle
ML, GenAI, systèmes agentiques, évaluation métier et technique
4
Production
Industrialisation, intégration SI, MLOps / LLMOps, monitoring, dérives
5
Boucle d'impact
Adoption, heures gagnées, feedback loop — itérations pilotées par la télémétrie d'usage, pas par la roadmap technique
Nos offres
Une offre end-to-end
Décider
01
Conseil stratégique
Feuille de route IA
Cadrer la stratégie, prioriser les cas d'usage, produire une roadmap opérationnelle validée par métiers et direction en 3 mois.
En savoir plus →02
Acculturation & formation
Formation & acculturation IA
Conférences IA et ateliers immersifs pour faire monter en compétence dirigeants, managers et équipes.
En savoir plus →03
Accompagnement individuel
Coaching & gouvernance IA
Accompagnement dirigeants (DG, COMEX, DSI) par un CDO expérimenté, en 5 sessions structurées — piloter et gouverner dans la durée.
En savoir plus →Delivery
La Factory IA Kanbios — Une usine de build & run industrialisée
30 profils
Pyramide équilibrée · confirmés (2-4 ans) → directeurs techniques (+13 ans). Formations ENSAE, École Polytechnique, Télécom Paris, Mines, Sorbonne Université, EPITA — rigueur mathématique, culture logicielle et sens produit.
Une chaîne en 5 étapes : Cadrer · Construire · Industrialiser · Opérer · Améliorer. Un socle transverse PMO IA & Knowledge Management (gouvernance, évaluation, capitalisation, pilotage). Une Factory pensée pour transformer les ambitions IA en produits robustes, évalués, gouvernés et adoptés dans la durée, avec des V1 en production en 4 mois et des coûts de run maîtrisés.
Références
Nos références
CIBTP France
Feuille de route IA groupe
Accompagnement DSI & COMEX pour cadrer la stratégie IA, prioriser les cas d'usage et produire une roadmap opérationnelle validée par les métiers et la direction.
Décider
CAPEB
Priorisation 100+ cas d'usage IA
Recensement et priorisation de plus de 100 cas d'usage IA à l'échelle d'un réseau hétérogène, avec matrice impact / faisabilité et fiches structurées.
Décider
Fives
Feuille de route IA groupe
Cadrage de la trajectoire IA pour le groupe industriel Fives — priorisation par unité, alignement direction et engagement dirigeants.
Décider
Edrac
Feuille de route IA
Cadrage de la trajectoire IA et priorisation des cas d'usage pour Edrac.
Décider
IPECA
Séminaire managers IA (2 jours, 25 managers)
Séminaire immersif combinant restitution de maturité, benchmark IA, démonstrations sur cas concrets et priorisation collective — format Décollage.
Décider
Chronopost
Formation & acculturation IA
Programme de formation et d'acculturation IA pour les équipes Chronopost.
Décider
Vilavi
Formation & acculturation IA
Programme d'acculturation IA à destination des dirigeants et managers Vilavi.
Décider
Advencia
Formation & acculturation IA
Séminaires IA et ateliers immersifs pour les équipes Advencia.
Décider
Sysco
Formation & acculturation IA
Formation IA sur mesure pour les équipes Sysco.
Décider
CIBTP France
Coaching COMEX
Accompagnement individuel du COMEX par un Chief Data Officer expérimenté sur 5 sessions structurées — gouvernance, stack technique, discovery, delivery, compétences.
Décider
IPECA
Coaching CDO dirigeants
Coaching CDO dédié pour sécuriser les décisions structurantes IA d'IPECA — planning cadencé (~1 session par mois).
Décider
BNP Paribas
Augmentation des banquiers · Whisper + Mistral
Assistants GenAI pour les entretiens commerciaux (transcription, complétion, réponse documentaire) — pilote Whisper + Mistral Large 2, V1 en 4 mois, 2h30 gagnées par entretien.
Construire
Cetelem
Agent conversationnel Personal Coach
Agent conversationnel Personal Coach adossé à un RAG épargne et retraite, intégré aux parcours client Cetelem.
Construire
BNP Cardif
RAG épargne & retraite
Système RAG sur les offres épargne et retraite BNP Cardif pour augmenter les conseillers.
Construire
Banque des Territoires
Chatbot documentaire Édurénov
Chatbot RAG sur la documentation du programme Édurénov — V1 en production en 4 mois.
Construire
AFDAS
Veille métier automatisée
Système de veille et synthèse automatisée sur les métiers de la formation — coût par métier inférieur à 3 €, LLM en production sur Azure avec coûts maîtrisés.
Construire
IQVIA
Santé PICO Simulator
Anticipation des listes PICO (Joint Clinical Assessment européen, oncologie 2025) — semaines gagnées sur la fenêtre EMA de 100 jours.
Construire
Teora by Natixis WM
Validation automatisée KYC
Extraction et contrôle automatisés de pièces KYC — OCR open-source, extraction LLM structurée, règles métier et revue humaine.
Construire
Cedrus & Partners
Rapports d'analyse automatisés
Génération automatisée de rapports d'analyse financière — +50 rapports par mois.
Construire
Octopus Energy
Explicabilité des factures
Moteur de contrôle automatisé des pièces avec extraction et vérification — −40 % de tickets en 3 mois de pilote.
Construire
Groupe CB
Granulats · 7 carrières · OCR plaques
OCR plaques d'immatriculation, pesée, traçabilité entrée/sortie camion sur 7 carrières — −30 % temps de passage, +80 % automatisation.
Construire
Sline / Crédit Agricole
Scoring LLD temps réel
Scoring temps réel de dossiers LLD (Location Longue Durée) exposé par API en production.
Construire
Allianz
Contrôle contrats & feature store
Contrôle automatisé des contrats en production + feature store mutualisé entre équipes ML.
Construire
Octopus Energy
Scoring churn client
Modèle ML mensuel par cohorte pour anticiper le churn — −0,3 pt de churn par cohorte.
Construire
Air France-KLM
Customer Lifetime Value
Modèles de prédiction de la CLV par segment client, intégrés aux processus commerciaux et de rétention.
Construire
BNP PACE
Prévision volumes d'appels
Prévision des volumes d'appels entrants pour staffing adaptatif — +10 % de joignabilité.
Construire
Air France
Modèles d'élasticité demande/prix
Modèles d'élasticité demande/prix et capacité/demande — remplacement du modèle historique.
Construire
Canal+
Prévision volumes conseillers
Prévision des volumes d'appels pour le staffing des conseillers Canal+ — staffing piloté par la prévision.
Construire
KEREIS
SaaS courtiers assurance — planification prêt immo
Algorithme de planification des étapes d'un prêt immobilier — visibilité totale sur les délais légaux, respect systématique du cadre réglementaire.
Construire
LDC
Planning intelligent d'élevage
Règles métier + optimisation multi-critères (OR-Tools CP-SAT) pour la planification d'élevage — −40 à −60 % de retouches, 7-19 h gagnées par semaine.
Construire
RATP
Planification travaux de nuit réseau ferroviaire
Planification des travaux de nuit sur le réseau ferroviaire — zéro accident de planification.
Construire
AXA XL
Analyse d'images géospatiales — assurance bâtiments
Analyse d'images géospatiales pour l'assurance sur mesure de bâtiments proches de milieux naturels — tarification sur mesure et prévention.
Construire
Saint-Gobain
Détection d'anomalies en usine
CNN, U-NET, segmentation temps réel — 10 000 anomalies par jour, +40 % de précision, déployé sur 5 sites industriels.
Construire
Pitié-Salpêtrière AP-HP
Monitoring IRM en production
Détection en production, deux fois plus rapide — 3× plus de lésions détectées vs baseline.
Construire
INA
Pipelines IA data.ina.fr
Pipelines IA industrialisés alimentant la plateforme data.ina.fr — CI/CD, monitoring continu, conteneurisation.
Construire
Allianz
Feature store mutualisé
Feature store mutualisé entre les équipes ML d'Allianz — réutilisation des variables et maintenabilité.
Construire
Banque des Territoires
LLM souverain Numspot
RAG sur cloud souverain Numspot — V1 livrée en 4 mois, LLM open-weight servi via vLLM.
Construire
Cetelem
Mistral on-premise environnement bancaire
Déploiement Mistral en production en environnement bancaire sécurisé, gouvernance des usages et supervision.
Construire
Orano
LLM zone isolée
LLM déployé en zone isolée (air-gap) pour données stratégiques et réglementées.
Construire
Groupe CB
LLM 2 datacenters
Architecture LLM redondée sur 2 datacenters, haute disponibilité et souveraineté.
Construire
Nos convictions
Trois mouvements redessinent le marché de l'IA
Les modèles sont devenus une commodité. La valeur n'est plus dans la technologie, mais dans la capacité à comprendre un métier en profondeur pour le faire évoluer grâce à l'IA.
- Banalisation — les modèles de fondation progressent chaque trimestre, leurs coûts d'usage s'effondrent, et l'open-weight comble l'écart avec le propriétaire. Le modèle lui-même n'est plus un avantage concurrentiel durable. Pendant que le coût des modèles s'effondre, la valeur de la connaissance métier explose. C'est là que nous investissons.
- Déplacement de valeur — la valeur se déplace vers ce qui ne se copie pas : données propriétaires (historiques métier, production, signaux terrain), intégration profonde aux processus et au SI, ingénierie de bout en bout (software, ML, MLOps). La compétition se joue dans la mise en œuvre, pas dans le choix du modèle.
- Passage à l'agentique — après la vague des assistants et chatbots (2023-2024), les entreprises entrent dans l'ère des systèmes agentiques : des IA qui exécutent des processus, interagissent avec les SI, prennent des actions. Un agent n'est fiable que si la connaissance qu'il mobilise l'est — structuration du knowledge métier, vectorisation, qualité des sources.
Nous ne cherchons pas à intégrer de l'IA dans vos métiers. Nous cherchons à comprendre vos métiers assez profondément pour les faire évoluer grâce à l'IA.
Évaluer la valeur métier avant le modèle
L'immense majorité des projets IA ne crée pas de valeur mesurable. L'échec est méthodologique. On évalue des modèles, pas des résultats métiers. Chez Isskar, chaque projet commence par la mise en place d'un système d'évaluation qui répond à une « zone d'optimisation » : heures gagnées, adoption, marge, délai.
Trois causes profondes, une réponse :
- Sous-estimation de l'ingénierie — qualité des données, intégration SI, scalabilité. Notre réponse : cadrage technique dès la première semaine.
- Prototypes non industrialisables — pas de monitoring, pas d'évaluation continue. Notre réponse : production day one.
- Métriques métier avant tout — heures gagnées, adoption, marge, délai. Notre réponse : feuille de route IA articulée autour de ces métriques.
Un séquençage pensé pour dérisquer : la valeur est chiffrée avant de construire, l'adoption est mesurée avant d'étendre. Cadrer → Factory IA → Transformation. Cadrage → data → modèle → production → boucle d'impact.
Chaque projet démarre avec une hypothèse de valeur chiffrée. Chaque livraison est mesurée contre elle.
La souveraineté, condition de la confiance
La souveraineté n'est pas un frein à l'ambition IA. C'est une condition de la confiance, un critère d'architecture qui se décide dès le cadrage.
Le cadre réglementaire se durcit : AI Act (échelonné jusqu'en 2027), RGPD (corpus & prompts), DORA (finance), NIS2 (données de santé), Cloud Act (extraterritorialité US).
Les 5 questions que tout dirigeant doit se poser :
- Où sont hébergées mes données et modèles ?
- Qui peut y accéder ? Quelle traçabilité ?
- Mes prompts et documents alimentent-ils l'entraînement tiers ?
- Quelle réversibilité si je change de fournisseur ?
- Dépendance à un modèle ou une API propriétaire ?
Notre approche · 4 leviers concrets — architecture par sensibilité (API propriétaires · open-weight auto-hébergé · souverain/SecNumCloud), conformité by design (anonymisation, minimisation, traçabilité, doc AI Act dès la conception), réversibilité et indépendance (architectures agnostiques du modèle, couche d'abstraction, évaluation comparative), gouvernance des usages (règles, habilitations, supervision humaine des décisions sensibles).
La souveraineté se décide. Pas au run, mais dès le cadrage.
Build vs Buy, une équation rebattue par l'IA générative
Le buy vendait un accès : à des capacités technologiques rares et à un produit maintenu. L'IA générative banalise les capacités et réduit le coût du sur-mesure. Ce qui reste au buy et ce qui revient au build se réévalue périmètre par périmètre, au cadrage.
Quatre évolutions convergentes :
- Productivité de développement — assistants de code : +20 à 40 % de gains sur l'ingénierie standard (McKinsey 2023 / RCT Cui et al. 2024).
- Open-weights au niveau des modèles fermés — modèles d'état de l'art exécutables et adaptables dans son propre SI, sans coût d'entraînement ni dépendance API.
- Industrialisation banalisée — serving, conteneurisation, MLOps : ce qui relevait de la R&D est devenu de l'ingénierie standard.
- Migration legacy assistée par IA — comprendre, documenter, recoder l'existant devient faisable : le legacy cesse d'être un motif d'empilement de solutions externes.
Trois gestes que nous proposons :
- Un arbitrage instruit au cadrage — grille de décision par périmètre (règles métier propres, contrainte de souveraineté, densité d'intégration au SI, horizon économique). Build et buy cohabitent dans un même SI.
- Un build hybride, jamais dogmatique — développement applicatif sur composants éprouvés (open-weights, briques open-source), y compris la reprise du legacy (rétro-documentation, tests de non-régression, réécriture par lots).
- Une équation économique chiffrée avant de construire — coût par tâche, amortissement vs coût récurrent, réversibilité garantie : le client conserve code, modèles et jeux de données.
L'arbitrage est un livrable du cadrage : chiffré, documenté, réversible.