Exploiter vos données pour plus d'impact
Utiliser la data science comme levier de décisions éclairées et catalyseur de résultats concrets — de la modélisation statistique à l'industrialisation de l'IA en production.
La data n'est pas une fin en soi. Elle est un levier.
En 2026, 67 % des dirigeants en charge de fonctions data utilisent l'IA générative pour extraire des insights à partir de datasets massifs et complexes. Pourtant, le paradoxe demeure : la majorité des organisations disposent de volumes de données considérables et peinent à en tirer une valeur décisionnelle réelle. Le problème n'est pas la quantité de données — c'est la capacité à les modéliser, à les interpréter et à ancrer les résultats dans des processus de décision opérationnels.
Orion & Co a été fondé sur une conviction forte, qui reste au cœur de notre approche : la data n'est ni une fin en soi, ni une commodité. Elle est un levier de performance, à condition que la connaissance métier soit au cœur de chaque modèle. Nous ne produisons pas des analyses déconnectées des réalités terrain — nous construisons des dispositifs analytiques qui transforment les données en avantage compétitif durable.
Depuis plus de 15 ans, nous avons développé une référence de plus de 50 projets "Advanced Analytics" couvrant six domaines métiers clés : marketing et distribution, finance, risques, opérations, data-driven company et people analytics. Cette expérience accumulée constitue un actif de différenciation que peu de cabinets peuvent revendiquer.
Ce que nous faisons
Stratégie Data et plan de transformation
Avant de modéliser, il faut savoir ce qu'on cherche à accomplir. Nous accompagnons vos directions dans la définition d'une stratégie Data ambitieuse et réaliste : identification des cas d'usage à fort enjeu, évaluation des opportunités technologiques (Cloud, bases graphes, architectures LLM), construction d'un catalogue des solutions data disponibles au sein du groupe, et conception du plan de transformation associé. Nous intervenons également sur l'organisation de la fonction Data : gouvernance, compétences, modèle opérationnel.
Modélisation avancée et data science métier
C'est le cœur de notre différenciation. Nos équipes maîtrisent un spectre de compétences quantitatives rarement réuni dans un seul cabinet : statistiques avancées et machine learning, modélisation en environnement aléatoire, mathématiques financières, optimisation et recherche opérationnelle, calculs géographiques, process mining. Ces compétences sont 100 % intégrées au savoir-faire métier de nos consultants — contrairement aux labs data science spécialisés de certains acteurs, qui opèrent en silo.
Nous mobilisons ces capacités sur des sujets concrets : modélisation du potentiel de marché ou client (particuliers, professionnels, entreprises), segmentation comportementale et valeur client, modèles de scoring crédit, de risque opérationnel ou de fraude, optimisation géographique des réseaux de distribution, dimensionnement des forces de vente sous contraintes capacitaires.
Industrialisation des modèles et passage à l'échelle
Un modèle qui reste dans un notebook n'a pas de valeur. L'un des enjeux majeurs de la transformation data est précisément la capacité à industrialiser les modèles — à les intégrer dans les processus décisionnels, à les maintenir, à les monitorer et à les faire évoluer. Nous accompagnons ce passage de la modélisation à la mise en production : conception des pipelines analytiques, structuration des environnements de modélisation (bac à sable projet, enrichissement, chargement des sources), mise en qualité des données et historisation.
Exploitation des données ouvertes et scraping spécifique
Les données internes ne sont jamais suffisantes. Nous intégrons systématiquement les ressources disponibles en open data — données de marché (PM & PP), fonds de cartes, données d'environnement — et développons des capacités de scraping spécifique lorsque les besoins l'exigent. Cette capacité à combiner données propriétaires, données partenaires et données ouvertes est un levier de richesse analytique que peu d'acteurs exploitent pleinement.
IA générative et agents data au service de la décision
L'émergence des LLM ouvre de nouveaux champs applicatifs dans les fonctions data. Nous aidons nos clients à identifier les cas d'usage pertinents pour l'IA générative dans leurs processus analytiques : génération automatique de commentaires d'analyse, agents conversationnels permettant d'interroger les dashboards en langage naturel (BI conversationnelle), automatisation de la veille et de la synthèse d'informations. Un distributeur multi-enseignes avec lequel nous avons travaillé a ainsi réduit son cycle de décision de plusieurs jours à quelques minutes grâce à la mise en place d'agents BI conversationnels.
Notre approche
À la différence d'acteurs qui ont externalisé leur capacité analytique dans des labs spécialisés, Orion & Co mobilise une pyramide de compétences analytiques et techniques 100 % intégrées au savoir-faire des consultants. Cela signifie que la connaissance métier et la rigueur quantitative coexistent dans le même interlocuteur, au service du même objectif.
Nos convictions pour une approche "hybride" reposent sur quatre principes : la connaissance métier est un facteur clé de succès de création de valeur ; l'innovation est une affaire collective et multidisciplinaire ; la technicité renforce le besoin de communication autour de la valeur produite ; la data sans décision ne vaut rien.
Nous travaillons avec un réseau de Senior Advisors et de cercles d'experts universitaires, ce qui nous permet de mobiliser des compétences pointues sur des sujets de frontière (bases graphes, modélisation actuarielle, mathématiques stochastiques, NLP appliqué).
Exemples de missions
Stratégie Data et catalogue des solutions data pour un grand groupe bancaire — définition de la gouvernance, évaluation des opportunités Cloud et bases graphes, construction du plan de transformation sur 3 ans.
Modélisation du potentiel de marché (particuliers, professionnels, entreprises) et segmentation client pour plusieurs acteurs bancaires et assurantiels — modèles déployés en production et intégrés aux outils CRM.
Étude du potentiel des bases graphes dans les processus d'AML (Anti-Money Laundering) et de prévention de la fraude assurantielle — conception des architectures, prototypage et évaluation des gains de détection.
Évaluation BCBS 239 pour un grand acteur du crédit automobile — diagnostic de la qualité des données, cartographie des flux et plan de remédiation.
BI conversationnelle pour un distributeur multi-enseignes en Afrique australe — déploiement d'agents permettant d'interroger les dashboards en langage naturel, réduction du cycle de décision de plusieurs jours à quelques minutes.
Veille stratégique et radar d'innovation pour la division Santé d'un grand groupe international — 3 agents IA pour le monitoring 360° des brevets, essais cliniques et publications, réduction du time-to-insight de 95 %.