Intelligence artificielle appliquée · Cabinet de conseil
Algognitive est un cabinet de conseil dédié à l’intelligence artificielle. Nous accompagnons les entreprises qui veulent transformer une expertise métier en systèmes qui fonctionnent, du cadrage initial jusqu’à la production.
Nous ne vendons pas de plateforme et nous ne revendons pas la technologie d’un autre. Nous travaillons du côté du client, avec un seul objectif : une technologie qui produit un résultat mesurable dans votre activité.
2019
Création du cabinet
30
Ans d’IA appliquée, de la recherche à la production
6
Secteurs d’intervention récurrents
10+
Pays couverts en déploiement
Fondé en 2019, Algognitive s’appuie sur trente ans de recherche, de développement et de déploiement réel de l’intelligence artificielle.
Logiciel · Médias (édition, musique, audiovisuel, cinéma) · Tourisme · Immobilier · Architecture
01
Cadrage des cas d’usage, évaluation de la valeur et de la faisabilité, faire ou acheter, feuille de route technologique. Beaucoup de projets d’IA échouent avant la première ligne de code, parce que le problème a été mal posé.
02
Architecture, gouvernance et qualité des données, conception algorithmique, industrialisation. Nous restons engagés jusqu’à la production, car c’est là qu’apparaît l’écart réel entre un prototype et un produit.
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Management de l’innovation, spin-off technologiques, optimisation des systèmes existants, déploiement international. Une technologie qui ne se diffuse pas dans l’organisation ne crée pas de valeur.
Notre approche
L’IA n’est plus limitée par la disponibilité de la technologie. Les modèles, les outils et la puissance de calcul sont accessibles à tous. La difficulté s’est déplacée : choisir les bons problèmes, assurer la qualité des données, s’intégrer aux processus réels et obtenir l’adhésion des équipes.
01
Une mission commence par comprendre comment le travail se fait réellement, ce qu’il coûte, où il casse, et ce que font les meilleurs praticiens sans savoir l’expliquer. La technologie vient ensuite.
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Un prototype prouve qu’une chose est possible. La production prouve qu’elle est utile, robuste, maintenable et acceptée. Nous cadrons selon les conditions réelles d’exploitation : latence, coût d’inférence, qualité des données, reprise sur erreur, charge, conformité.
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Les projets réussissent quand les experts voient l’outil comme un multiplicateur de leur valeur plutôt que comme une menace. Cela se construit dès la conception : formaliser le savoir-faire, impliquer les équipes, tracer clairement ce qui reste une décision humaine.
04
Nous préférons nommer une limite que promettre un résultat qui ne tiendra pas. En IA, la crédibilité d’un conseil repose sur sa capacité à écarter vite les mauvaises pistes.
Nos métiers
Une transformation des données prépare un projet d’IA, qui produit un composant réutilisable, qui devient un spin-off, qui se déploie ensuite à l’international.
Avant l’algorithme, il y a la donnée. Nous intervenons sur toute la chaîne : cartographie des sources, qualité, modèle de données, architecture de collecte et de stockage, gouvernance, conformité RGPD et AI Act.
Conception et réalisation de systèmes à base d’IA : apprentissage automatique, optimisation combinatoire, modèles de langage, systèmes de recommandation, vision, traitement du signal. Méthodes statistiques, symboliques et hybrides, choisies sur les mérites du problème plutôt que sur la mode.
Choisir une architecture engage des années de coûts et de capacités. Nous aidons les directions et les comités d’investissement à décider : socle technique, dépendance aux fournisseurs de modèles, souveraineté et localisation des données, coût total de possession, exposition réglementaire.
Beaucoup d’entreprises détiennent sans le savoir un actif technologique dont la valeur dépasse leur propre usage : un moteur d’optimisation, un jeu de données de référence, une méthode formalisée. Nous identifions ces actifs et construisons le chemin qui les transforme en produit, puis en société autonome.
Construire une capacité répétable à innover plutôt que d’enchaîner des expérimentations sans suite. Portefeuille de projets, critères de décision, passage de la R&D au produit, relation entre recherche et opérations, mesure de la valeur créée.
Le cœur historique de notre pratique : exprimer un problème opérationnel sous forme mathématique et le résoudre. Planification, allocation de ressources, tournées, ordonnancement, tarification, allocation d’espace, stocks. Ces projets produisent des gains directs et mesurables, souvent plus vite que les projets d’IA générative.
Passer d’un marché à dix n’est pas un exercice de traduction. Localisation du produit, architecture multi-pays, conformité, organisation d’équipes distribuées, adaptation du modèle commercial, choix des marchés d’entrée.
Réalisations
Nous travaillons avec des entreprises technologiques sur le long terme, parfois comme conseil, parfois comme cofondateur. Dans plusieurs cas, la mission s’est prolongée en rôle de cofondateur ou d’administrateur.
Aide à la décision par l’IA pour l’aménagement des espaces de travail
Waitack génère en quelques secondes des plans d’aménagement complets, réalistes et conformes, là où la méthode traditionnelle demande des jours pour une seule proposition. Les utilisateurs comparent les scénarios en temps réel sur quatre dimensions : humaine, environnementale, opérationnelle et financière.
Éditeur de Castopod, la plateforme de podcast open source
Castopod est une plateforme d’hébergement et de diffusion de podcasts publiée sous licence libre et construite sur les standards ouverts Podcasting 2.0 et ActivityPub. Elle est utilisée par des chaînes de télévision, des radios FM, des universités et des groupes de presse dans une trentaine de langues.
Décarbonation énergétique par la mobilité électrique
illigo travaille sur le déploiement de la mobilité électrique et sur les montages de financement qui la rendent économiquement viable.
Le cabinet
Pratique de l’IA depuis 1994 · optimisation industrielle · logistique · transport · moteurs de recommandation · recherche sémantique
Algognitive est né en 2019 d’un constat simple : un écart s’était creusé entre la maturité réelle des technologies d’IA et la capacité des entreprises à s’en servir. Non par manque d’outils, mais par manque de traduction entre l’expertise métier et l’architecture technique. Notre travail est exactement cette traduction, dans les deux sens — comprendre un métier assez bien pour formaliser ce que ses meilleurs praticiens font sans y penser, et connaître la technologie assez bien pour dire ce qu’elle peut porter, à quel coût et avec quelles limites.
Notre pratique commence en 1994, bien avant la diffusion actuelle de l’IA. Cette continuité a une conséquence pratique : nous avons vu passer plusieurs cycles technologiques et nous savons distinguer une vraie rupture d’une méthode existante rebaptisée.
De petites équipes, appuyées sur un réseau de spécialistes mobilisés par sujet : mathématiciens, ingénieurs data, architectes logiciels, experts métier. Nous préférons trois personnes qui comprennent le problème à quinze qui exécutent un cahier des charges.
Sur la propriété intellectuelle, le principe est simple : les développements, algorithmes et créations produits pendant la mission sont cédés au client, contractuellement, dès le départ.
Le fondateur
Ingénieur, diplômé de l’École Centrale Paris et d’AgroParisTech, spécialisé en mathématiques appliquées et en intelligence artificielle depuis 1994.
DSI et président de filiales chez BNP Paribas Immobilier · président de Périclès, éditeur de logiciels immobiliers dont le chiffre d’affaires est passé de 1 M€ à 5 M€ avant sa cession à seloger.com · fondateur et CEO du groupe Keeward, présent dans dix pays, plus de 250 collaborateurs et 60 M€ de chiffre d’affaires dans le logiciel, les médias et le commerce en ligne, étudié comme cas d’école à la Harvard Business School · directeur exécutif R&D, technologie et marketing d’une société de conception et d’aménagement d’espaces de travail · cofondateur et CEO de Waitack · auteur, dont le roman Le parti de l’homme (Tamyras, 2014).
Contact
Le premier échange sert à qualifier le problème, pas à vendre une mission. Décrivez votre situation en quelques lignes et nous vous dirons rapidement si nous sommes les bons interlocuteurs, et sinon qui l’est.
Reprenez-vous des projets déjà lancés ?
Oui, souvent. Un regard extérieur est généralement plus utile sur un projet en difficulté que sur une page blanche.
Travaillez-vous avec des PME ou seulement de grands groupes ?
Les deux, ainsi que des start-ups en phase de structuration technique. La taille compte moins que la clarté de l’enjeu.
Fournissez-vous des équipes de développement ?
Nous ne faisons pas de régie. Nous concevons, pilotons, et vous aidons à recruter ou à choisir vos partenaires de réalisation.
Quelle est la durée d’une mission type ?
De quelques semaines pour un cadrage à plusieurs années pour une direction technique à temps partiel ou un mandat d’administrateur.
Réponse sous deux jours ouvrés