Data et Intelligence artificielle (IA)

• Évaluer la maturité Data & IA et définir une stratégie orientée usages et capabilités
  
• Structurer la gouvernance Data & IA (qualité, conformité, éthique)
  
• Concevoir des architectures Data et IA robustes et évolutives
  
• Industrialiser les usages IA, y compris l’IA générative et agentique
  
• Exploiter la donnée par l’analyse et la visualisation décisionnelle

Valeur & leviers H7 actionnés

• Passer de l’expérimentation à l’industrialisation de la Data et de l’IA.
• Activation de stratégies Data orientées usages, de cadres de gouvernance Data & IA, d’architectures Data/IA cibles, et d’outils d’industrialisation IA, incluant l’IA générative et agentique

Interopérabilité, Cloud & Performance SI

• Définir les stratégies d’intégration et d’échanges SI
  
• Moderniser les socles applicatifs et techniques (Legacy, Cloud, hybrides)
  
• Gouverner les services et les flux pour maîtriser la complexité
  
• Piloter la performance du SI (observabilité, FinOps)
  
• Accompagner les projets de migration et de modernisation

Valeur & leviers H7 actionnés

• Maîtriser la complexité, améliorer la performance et sécuriser l’évolution du SI.
• Mobilisation de référentiels d’intégration, de patterns d’architecture, de cadres Cloud & FinOps, et d’outils d’observabilité et de pilotage de la performance SI.

Cybersécurité et gestion des risques 

• Évaluer la maturité cyber orientée risques et capabilités
  
• Définir les trajectoires et schémas directeurs de sécurité
  
• Structurer la gouvernance de la sécurité et des plateformes cyber
  
• Maîtriser les risques, la conformité et les vulnérabilités
  
• Intégrer la sécurité au cœur des projets (DevSecOps)

Valeur & leviers H7 actionnés

• Réduire les risques sans ralentir la transformation.
• Appui sur des modèles de capabilités cyber, des analyses de maturité et de risques, des cadres de gouvernance sécurité, et une intégration de la sécurité au cœur des architectures et des projets