Toutes les missions ci-dessous ont été menées par Alexis Gaillard, fondateur de Synar-IA. Les chiffres et résultats sont ceux constatés par les clients sur le terrain.
Pour le réseau de franchises de cavistes Cavavin : conception et industrialisation d'une plateforme data fiable et stable (architecture médaillon Bronze / Silver / Gold), management des équipes d'intégration et des prestataires. Reportings, tableaux de bord et KPIs métier à forte valeur — dont la détection des achats hors centrale et le suivi de la performance des franchises. La donnée brute devient des indicateurs de pilotage actionnables.
Agents IA déployés à l'échelle de l'entreprise, application Streamlit d'automatisation, traitement des champs RH non structurés, outil sur-mesure de live tasting pour la R&D produit.
Les enquêtes internes RH produisent des champs de texte longs, jamais lus en intégralité faute de temps. Mise en place d'un traitement NLP + chatbot conversationnel pour échanger avec l'ensemble des commentaires : retrouver les signaux faibles, vérifier si les messages clés ont été reçus côté collaborateurs, transformer une matière qualitative en lecture quantifiable.
Outil d'enregistrement automatique des restes en cantine, choix volontairement frugal (Excel + Power Automate) pour s'intégrer sans rupture aux équipes terrain.
Conception et déploiement de l'architecture data, ETL multi-sources, configuration Power BI, accompagnement au changement. Un des premiers utilisateurs de Microsoft Fabric en France.
Fiabilisation de la donnée machines b:bot, dashboards Power BI, orchestration ETL Prefect, analyses marketing pour booster la collecte. Migration sans interruption.
Agents conversationnels et systèmes RAG sur factures et documentation technique. Contrôle d'accès par rôles, masquage des données sensibles, traçabilité complète.
Formation de promotions complètes au métier de Data Analyst : SQL, Python, Power BI, Looker, DBT, BigQuery. Animation pédagogique et suivi de projets de fin de cycle.
Analyse des chaînes de production d'une cuisine centrale, reporting détaillé sur la répartition annuelle des charges, conception d'un outil prédictif de prix de vente.
Machine learning (SAS et Python) sur des volumes importants, scénarios de simulation pour évaluer l'impact d'évolutions des critères de scoring.
Une demi-heure suffit souvent pour savoir si un projet tient ou pas. Sans engagement, sans présentation à rallonge.