Une donnée gouvernée et exploitable
Rendre les données cohérentes, traçables et disponibles pour les opérations, la décision et l’IA.
DATA · IA · CYBER — CONSEIL, BUILD & RUN
Vos plateformes Data et IA, conçues, sécurisées et opérées de bout en bout.
Yellowsys réunit conseil, engineering et cybersécurité pour transformer les priorités des ETI et grands comptes en plateformes fiables, exploitables et maintenables en production.
- 100+ — experts Data, IA & Cyber
- 15 % — du chiffre d’affaires investi en R&D
- End-to-end — du cadrage au RUN
Évaluer · Rejouer · Améliorer
Ils font confiance à Yellowsys pour leurs enjeux Data, IA et Cyber.
Trois résultats métier, une responsabilité de bout en bout.
Nous réunissons gouvernance, architecture, engineering, sécurité et opérations autour du résultat attendu.
Des usages IA intégrés en production
Passer du cas d’usage à un système évalué, observable, maintenable et relié aux processus métier.
Un risque Cyber traité dès la conception
Protéger données, modèles, agents, connecteurs et chaînes de livraison sans ralentir le delivery.
Trois expertises, une même exigence de delivery.
Yellowsys mobilise les expertises nécessaires au même endroit, depuis les choix de gouvernance et d’architecture jusqu’à l’exploitation des solutions en production.
Construire un socle de données gouverné, intégré et exploitable.
- Data Strategy et Data Governance
- Data Quality, catalogue et lineage
- Référentiels, MDM et référentiel client
- Data Integration, API et échanges inter-applicatifs
- Data Warehouse, Lakehouse et plateformes Cloud
- Data Engineering, Data Products et Analytics
- DataOps, observabilité, support et maintenance
Profils mobilisésConsultants Data, architectes, ingénieurs Data, spécialistes gouvernance, MDM, Analytics, DataOps et QA Data.
Explorer l’expertise DataTransformer les cas d’usage IA en produits gouvernés et intégrés.
- AI Strategy, AI Governance et Use Case Factory
- Machine Learning et IA prédictive
- GenAI, RAG et Knowledge Systems
- Agents, outils, connecteurs et orchestrations
- Conception et AI Engineering
- Évaluation, QA, guardrails et Human-in-the-Loop
- MLOps, LLMOps, monitoring et MCO
Profils mobilisésConsultants IA, AI Product Managers, architectes IA, Data Scientists, ML et GenAI Engineers, spécialistes QA, MLOps et LLMOps.
Explorer l’expertise IASécuriser données, modèles, agents et opérations sans ralentir le delivery.
- Analyse de risques, conformité et AI Act
- IAM, rôles et contrôle des accès
- Protection des données, chiffrement et secrets
- Sécurité Cloud, API, modèles et connecteurs
- Architecture et Security by Design
- DevSecOps, DataSecOps et SecOps
- Observabilité, incidents et remédiation
Profils mobilisésConsultants Cyber, architectes sécurité, Cloud Security Engineers, experts IAM, ingénieurs DevSecOps et SecOps.
Explorer l’expertise CyberDu renfort d’expertise à la responsabilité complète du projet.
Nous adaptons le dispositif à votre maturité, à vos contraintes d’architecture et au niveau de responsabilité que vous souhaitez nous confier.
Clarifier et décider
Évaluer l’existant, définir l’architecture cible et construire une trajectoire réaliste.
- Diagnostic et étude d’opportunité
- Audit et schéma directeur
- Architecture et feuille de route
Concevoir et réaliser
Livrer une plateforme, un produit Data ou un système IA jusqu’à sa mise en production.
- Conception et backlog
- Développement, intégration et QA
- Documentation, déploiement et transfert
Industrialiser
Déployer plusieurs cas d’usage avec une équipe pluridisciplinaire et des standards partagés.
- Operating model et pipeline de cas d’usage
- Composants réutilisables
- Pratiques QA et gouvernance de factory
Opérer et faire évoluer
Maintenir les plateformes et produits en conditions opérationnelles, les superviser et les améliorer.
- Support, MCO et TMA
- Observabilité et gestion des incidents
- Optimisation et amélioration continue
Des trajectoires représentatives, de l’enjeu métier au RUN.
Ces scénarios illustrent la manière dont nos expertises peuvent être combinées. Les contextes sont volontairement anonymisés et ne désignent aucune entreprise identifiable.
Construire un référentiel client gouverné et partagé
Contexte
Les données clients sont dispersées entre plusieurs applications, avec des définitions, identifiants et niveaux de qualité différents.
Intervention Yellowsys
- Cadrage de la gouvernance et des responsabilités
- Définition du modèle client, du MDM et des règles de rapprochement
- Intégration des sources, contrôles de qualité, lineage et accès
- Automatisation DataOps et mise en place du support
Compétences mobilisées
Data Governance, MDM, architecture Data, Data Engineering, intégration, qualité, IAM, DataOps et support.
Effet recherché
Mettre à disposition une donnée client cohérente, traçable et réutilisable par les opérations, la BI et les futurs cas d’usage IA.
Moderniser un socle décisionnel sans interrompre les usages
Contexte
Le Data Warehouse historique ralentit les évolutions, les traitements sont difficiles à superviser et les règles métier sont dupliquées.
Intervention Yellowsys
- Audit du patrimoine et cartographie des dépendances
- Conception de l’architecture cible DWH ou Lakehouse
- Reprise des flux, transformations et tests
- CI/CD, DataOps, observabilité, migration progressive et support
Compétences mobilisées
Data Architecture, Data Warehouse, Data Integration, Data Engineering, Analytics Engineering, QA, DevOps, DataOps et RUN.
Effet recherché
Réduire la fragilité du système décisionnel et accélérer la mise à disposition de données fiables sans rupture de service.
Passer du portefeuille d’idées à une AI Use Case Factory
Contexte
Les prototypes GenAI se multiplient sans critères de valeur communs, gouvernance des données ni dispositif reproductible de production.
Intervention Yellowsys
- Priorisation des cas d’usage et critères go/no-go
- Cadre d’AI Governance et architecture GenAI, RAG ou agentique
- Réalisation, intégration, évaluation, QA et guardrails
- Sécurité, MLOps/LLMOps, monitoring et passage au RUN
Compétences mobilisées
AI Governance, AI Product, architecture IA, GenAI Engineering, agents, Data Engineering, QA, sécurité IA, LLMOps et SecOps.
Effet recherché
Disposer d’un processus répétable pour sélectionner, construire, sécuriser et opérer des cas d’usage IA mesurables.
Scénarios illustratifs et composites : ils ne désignent aucun client ni résultat réel particulier.
Du cadrage au RUN, une même continuité de responsabilité.
- 01
Cadrer
Prioriser la valeur, les données, les risques et les critères de succès.
- 02
Construire
Concevoir, développer, intégrer, tester et documenter.
- 03
Sécuriser
Qualifier les accès, contrôles, performances et conditions de mise en production.
- 04
Opérer
Déployer, observer, maintenir et faire évoluer la solution.
Cybersecurity by design, du pipeline de données aux agents en production.
La sécurité n’est pas un contrôle ajouté avant la mise en production. Elle structure les données, les identités, les modèles, les connecteurs, les actions et les opérations dès la conception.
Protéger les données
Classification, gouvernance des accès, IAM, chiffrement, secrets, traçabilité et contrôles des échanges.
Sécuriser l’IA agentique
Contrôle des connaissances, modèles, prompts, outils, connecteurs et actions ; guardrails, auditabilité et validations humaines adaptées au risque.
Opérer en sécurité
DevSecOps, DataOps, SecOps, observabilité, détection, gestion des incidents et remédiation continue.
Évaluer l’exposition de ma plateformeDes produits pour rendre les usages Data et IA plus gouvernables.
Nos solutions propriétaires complètent le conseil et l’engineering lorsqu’un usage doit devenir répétable et exploitable.
Yellowmind
Agents et playbooks gouvernés, sourcés et répétables.
- Agents gouvernés
- Playbooks rejouables
- Sources, preuves et évaluation
Vous avez un enjeu prioritaire ? Commençons par une décision exploitable.
Ces offres constituent des points de départ. Elles permettent de qualifier la prochaine étape avant un projet, une factory ou une reprise en RUN.
Diagnostic IA & Data Readiness
Prioriser les cas d’usage, évaluer les fondations Data et IA et construire une trajectoire de mise en œuvre.
- Priorités et maturité
- Risques et dépendances
- Feuille de route exécutive
Secure AI & Data Platform Assessment
Mesurer l’exposition des données, modèles, agents, connecteurs et chaînes de déploiement.
- Exposition priorisée
- Recommandations de contrôle
- Plan de remédiation
Atelier Secure GenAI
Transformer une idée en cas d’usage cadré, gouvernable et techniquement réaliste.
- Cas d’usage, données et responsabilités
- Risques et contrôles
- Architecture de principe
Un projet Data, IA ou Cyber à cadrer, construire ou reprendre en RUN ?
Échangeons avec l’expert adapté à votre contexte pour clarifier le périmètre, les compétences nécessaires et la prochaine étape utile.
