Des données fragmentées
ERP, CRM, plateformes SaaS et fichiers isolés rendent la consolidation et le partage difficiles.
De la donnée fiable aux agents intelligents, Ï-NAYA connecte vos systèmes, construit des solutions utiles et transforme la complexité technologique en résultats métier mesurables.

Vos équipes produisent plus de données que jamais. Pourtant, les informations restent parfois dispersées, les décisions prennent du retard et de nombreux projets IA ne dépassent pas l'expérimentation.
Découvrez notre réponseERP, CRM, plateformes SaaS et fichiers isolés rendent la consolidation et le partage difficiles.
Les indicateurs divergent, les retraitements se multiplient et l'analyse arrive parfois trop tard.
Des pilotes prometteurs sans intégration sécurisée dans les processus et outils des métiers.
Confidentialité, gouvernance, qualité et traçabilité doivent être anticipées dès le départ.
De la stratégie à la production, nous associons compréhension métier, architecture de données, intelligence artificielle et accompagnement dans la durée.
Identifier les opportunités, évaluer votre maturité et construire une feuille de route alignée sur vos enjeux.
Découvrir l'approcheConnecter les systèmes, concevoir des plateformes évolutives et industrialiser vos flux de données.
Voir la chaîne de valeurStructurer les référentiels, sécuriser les usages et fiabiliser l'information de bout en bout.
Voir notre engagementTransformer les données disponibles en tableaux de bord, indicateurs et prévisions exploitables.
Explorer les usagesConcevoir des assistants RAG, agents intelligents et automatisations supervisées au service des équipes.
Explorer les usagesTester, déployer, superviser et améliorer vos solutions IA dans un environnement maîtrisé.
Notre méthodeUn parcours de valeur continu : intégrer les données, construire un socle fiable, développer des usages intelligents et mesurer l'impact métier.
Des cas d'usage concrets, choisis selon vos enjeux. Chaque projet est cadré autour de résultats attendus et d'indicateurs de suivi.
Rapprochements assistés, contrôles d'anomalies et préparation de commentaires d'écarts à valider.
Croiser les données commerciales pour mieux ajuster les prévisions et cibler les situations de rupture.
Rechercher et synthétiser des informations dans des référentiels autorisés et vérifiables.
Analyser les flux opérationnels pour repérer les écarts et mieux cibler les interventions.
Ces exemples illustrent des usages possibles. Les performances et résultats sont évalués dans le cadre de chaque mission.
Ni expérimentation sans lendemain, ni transformation démesurée : un parcours en cinq étapes, proportionné à votre organisation.
Comprendre le métier, les données et les contraintes.
Audit & cartographieChoisir les cas d'usage les plus pertinents.
Roadmap & objectifsPrototyper, évaluer et valider les usages.
Prototype & testsIntégrer, déployer et superviser les solutions.
Mise en productionFormer, transmettre et améliorer en continu.
Adoption & suiviLa qualité, la sécurité, la traçabilité et la responsabilité humaine ne sont pas des options. Elles se conçoivent dès le cadrage.
Accès contrôlés, confidentialité et protection du patrimoine informationnel.
Documentation, transparence des traitements et contrôles vérifiables.
Prise en compte du RGPD, de l'AI Act et des exigences de votre secteur.
Des processus de validation proportionnés au risque et aux décisions prises.
Nous construisons des architectures cohérentes avec votre existant, en choisissant les solutions selon les besoins réels du projet.
Données métier & pilotage
Stockage, intégration, exploitation
Visualiser, analyser, prévoir
Assistants, agents et processus
Déployer et garder le contrôle
Nous ne partons pas d'une technologie à imposer. Nous partons de vos opérations, de vos données et des décisions que vos équipes doivent prendre.
Une culture Finance, SAP et des processus opérationnels pour traduire les besoins en solutions pertinentes.
Des systèmes d'entreprise à l'analytique et aux agents IA, une démarche cohérente de bout en bout.
Des objectifs mesurables, des livrables identifiés et des indicateurs définis avant la mise en œuvre.
Gouvernance, adoption, formation et amélioration continue restent au cœur du projet.
Vos données financières deviennent plus exploitables lorsque vos systèmes, vos indicateurs et vos usages intelligents avancent ensemble.
Des réponses concrètes pour faire avancer votre réflexion Data & IA.
Poser une autre questionNon, pas nécessairement. Nous privilégions l'intégration des systèmes existants via les connecteurs, API et plateformes adaptées. Une évolution d'architecture n'est envisagée que si le diagnostic le justifie.
Oui. Un diagnostic de qualité permet de cibler les données nécessaires, de traiter les écarts prioritaires et de débuter avec un périmètre maîtrisé.
Le cadrage prévoit les habilitations, les conditions d'hébergement et de traitement, la confidentialité, la journalisation et les vérifications réglementaires adaptées à votre cas d'usage.
Un chatbot dialogue, un copilote assiste l'utilisateur dans son travail et un agent peut enchaîner des actions autorisées selon des règles et contrôles définis. Leur autonomie dépend de la conception du système.
Nous identifions des indicateurs de référence avant le projet : qualité, temps de traitement, erreurs, satisfaction, coût complet et adoption. Les résultats observés sont ensuite comparés aux objectifs.
Un besoin Data, une automatisation à construire ou un premier projet IA à cadrer ? Échangeons sur vos enjeux et les premières actions possibles.