Études de cas : données qui racontent des histoires

Nos clients travaillent avec des volumes de données importants. Mais ce n'est pas vraiment ça le défi. Le vrai problème, c'est de transformer ces chiffres en décisions concrètes. Voici comment on s'y prend.

Chaque projet commence différemment. Certains nous contactent avec une question précise. D'autres savent juste qu'ils ont trop de données et pas assez de clarté.

Logistique portuaire : prédire les retards avant qu'ils arrivent

Secteur : Transport maritime Période : Janvier - Juillet 2025 Équipe : 4 personnes

Un opérateur portuaire à Marseille gérait quotidiennement des centaines de conteneurs. Les retards coûtaient cher, mais personne ne savait vraiment pourquoi ils se produisaient. Les données existaient, dispersées entre plusieurs systèmes qui ne se parlaient pas.

On a commencé par connecter ces sources. Puis on a construit un modèle qui analyse les schémas historiques, la météo, les horaires des équipes, même les jours fériés dans les pays d'origine des cargaisons. Le système apprend constamment.

Maintenant, leur équipe reçoit des alertes 48 heures avant qu'un problème potentiel se manifeste. Ça leur donne le temps de réorganiser les ressources, contacter les partenaires, ajuster les plannings.

Résultats mesurés

Les retards ont diminué de 34% en six mois
Le temps de traitement moyen par conteneur a baissé de 18 minutes
L'équipe planification gagne 2 heures par jour
Les clients reçoivent des mises à jour proactives au lieu de justifications après coup

Commerce de détail : comprendre pourquoi les clients partent

Secteur : Distribution spécialisée Période : Mars - Septembre 2025 Équipe : 3 personnes

Une chaîne régionale de magasins spécialisés perdait des clients réguliers sans comprendre pourquoi. Ils avaient des données de vente, des programmes de fidélité, des enquêtes de satisfaction. Mais aucune vue d'ensemble.

On a créé un système qui suit le parcours client de manière granulaire. Pas juste les achats, mais les pauses entre les visites, les changements de catégories achetées, les interactions avec le service client, les retours produits.

Le modèle identifie maintenant les signaux faibles. Un client fidèle qui espacait ses visites de 3 semaines passe à 6 semaines ? Le système le détecte. L'équipe peut intervenir avec une offre pertinente avant que ce client ne disparaisse complètement.

Impact observé

Taux de rétention client en hausse de 22%
Valeur moyenne panier des clients "sauvés" supérieure de 15% à la moyenne
L'équipe marketing cible 85% mieux ses campagnes
Réduction de 40% du budget promotionnel gaspillé sur des clients déjà perdus

Notre approche n'est pas standard

Chaque entreprise a ses propres particularités. On ne croit pas aux solutions toutes faites qu'on déplie comme un parapluie.

On commence toujours par écouter. Vraiment écouter. Pas juste les responsables IT, mais aussi les gens qui utilisent les données tous les jours. Ceux qui connaissent les bizarreries du système, les exceptions qui cassent les règles, les petites astuces développées au fil des années.

Ensuite, on construit quelque chose qui correspond à votre réalité. Pas à celle d'un manuel théorique. Si votre équipe préfère Excel aux dashboards complexes, on part de là. Si vous avez besoin d'alertes par SMS parce que personne ne regarde ses emails, on fait ça.

L'IA et le big data, c'est puissant. Mais seulement si ça s'intègre naturellement dans vos processus existants. Sinon, ça reste un projet pilote que personne n'utilise vraiment.

Analyse de données sur grand écran montrant des visualisations complexes et des tableaux de bord interactifs

Ce que nos clients en pensent

Au début, j'étais sceptique. On avait déjà essayé des outils d'analyse qui finissaient dans un tiroir. Mais leur équipe a pris le temps de comprendre comment on travaillait vraiment. Le système qu'ils ont développé, on l'utilise plusieurs fois par jour. C'est devenu indispensable pour nos décisions stratégiques.

Léonie Baudin

Directrice des opérations, TransMed Logistics