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Notre expertise en Data & Intelligence artificielle
Mettez la donnée au service de vos décisions stratégiques avec intelligence.
- Audit Data et cadrage métier
- Déploiement de pipelines, ETL et Datalake
- IA sur-mesure : NLP, LLM, modèles prédictifs
- Automatisation des process : scoring, Chatbot
- Conformité RGPD et IA Act
- ROI mesurable et cas d'usages métiers
Technologies
Les technologies utilisés
Nous sélectionnons les meilleures technologies pour construire des applications durables et performantes.
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Notre méthodologie
Une approche structurée et flexible pour cadrer, optimiser et réussir vos projets numériques
Architecture Data
Nous définissons l’architecture cible (ETL, flux API) adaptée à vos contraintes SI. En intégrant sécurité, scalabilité et interopérabilité.
Modélisation IA
Les modèles IA sont construits à partir de vos jeux de données. Ils sont ainsi optimisés sur vos objectifs (prédictions, segmentation, NLP) et versionnés selon les bonnes pratiques MLOps.
Industrialisation DevOps
Déploiement automatisé via CI/CD, supervision des modèles d’IA, gestion des logs et monitoring. Le pipeline IA est ainsi robuste, documenté et exploitable en production.
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« toHero a réussi le pari de développer et déployer la plateforme Funbooker en moins de 6 mois et nous sommes très contents de les compter comme partenaire dans l’aventure de l’entreprise ! »
Eric. A
CTO chez Funbooker
FAQ
En quoi consiste le design thinking appliqué au développement logiciel ?
Le design thinking est une approche de conception centrée sur les usages réels des utilisateurs. Appliqué au développement logiciel, il inverse l’ordre classique des décisions. Ainsi, on part des besoins, des frustrations et des comportements terrain avant de définir les fonctionnalités à développer. Résultat : le produit conçu et construit est utilisé par la cible d’utilisateurs.
Qu’est qu’un minimum lovable product ?
Le Minimum Lovable Product est la version minimale d’un produit conçu pour maximiser l’adoption et le repeat. Cette technique se base sur ce qui crée réellement l’attachement et l’adoption dès la première utilisation. Contrairement au MVP (minimum viable product), il priorise la valeur perçue plutôt que la valeur fonctionnelle.
Quelle est la différence entre un MVP et un minimum lovable product ?
Le MVP vise la version minimale livrable et fonctionnelle d’un produit dans le cycle de développement. De son côté le MLP vise la version minimale que les utilisateurs aimeront et voudront adopter dans leurs quotidien. L’enveloppe budgétaire peut être similaire entre les deux approches mais la priorisation du backlog est fondamentalement différente dès le cadrage.
Pourquoi le Design Driven Development est indispensable pour livrer un MLP ?
Sans prototypage et recherche utilisateur réalisés en amont du cycle développement, un MLP reste une simple intention. Le DDD constitue l’infrastructureméthodologique qui garantit que les décisions d’adoption précèdent bien les décisions de développement, du maquettage jusqu’au handoff.
Le Minimum Lovable Product coûte-t-il plus cher que le MVP ?
Il réalloue le budget différemment. Les quick wins d’attachement sont souvent des investissements modestes à fort impact sur l’attachement. McKinsey, le mesure : + 32 % de croissance de revenus sur cinq ans sont possible pour les entreprises design-driven vis à vis de leurs pairs.
Le Design Driven Development s’applique-t-il toujours aux projets de modernisation SI ou d’ERP ?
Oui, et c’est d’ailleurs là que l’enjeu adoption est le plus fort. Les utilisateurs ont des habitudes établies et le droit de contourner une solution ou un outil. Le DDD permet d’identifier les quick winsd’attachement qui réduisent ce risque dès le cadrage, du maquettage jusqu’à l’itération finale.