Applied AI, data & decision systems
Des systèmes IA et data qui tiennent en contexte réel.
Data Crunch Limited conçoit des assistants IA, workflows LLM, couches data exploitables, automatisations agentiques et dispositifs de decision support pour des équipes qui attendent un résultat exploitable, une exécution propre et un cadre de gouvernance lisible.
Applied AI
Data systems
Analytics / SQL
LLM systems
Agentic automation
Hermes
OpenClaw
MCP
NoCode / n8n
Tool orchestration
Decision support
Data & decision systems
La couche data devient visible dans toute initiative IA sérieuse
Les systèmes IA crédibles s’appuient sur des flux de données fiables, des métriques lisibles et des sorties qui aident réellement à arbitrer, prioriser ou piloter une opération.
Analytics & KPI automation
Automatiser la production de KPI, d’alertes et de synthèses exploitables par des équipes métier.
Voir la demo KPI →SQL copilots & decision support
Transformer une question métier en requête, mémo exécutif, priorisation et plan d’action.
Voir SQL Copilot →Trusted metrics & semantic layer
Stabiliser définitions, métriques partagées et readiness BI pour éviter la dérive analytique.
Voir l’item analytics engineering →Ce qui se vend aujourd’hui
Une offre alignée sur ce que les entreprises achètent vraiment
Le marché n’achète plus une promesse GenAI. Il achète un système utile, rattaché à un flux, instrumenté, mesurable et capable de tenir en contexte réel.
01
Assistants IA & copilotes métier
Knowledge assistants, support interne, copilotes documentaires et dispositifs RAG exploitables.
02
Workflows LLM, NoCode & automation n8n
Intake documentaire, support, enrichment, validation humaine et flux low-code directement actionnables.
03
Agentic systems & AI tool orchestration
Orchestration d’outils IA, APIs, knowledge layers et agents multi-étapes avec responsabilités explicites.
04
Evaluation, guardrails & readiness
Mesure, garde-fous métiers et définition explicite de ce qui mérite vraiment la production.
05
SQL copilots & decision support
Copilotes analytiques, priorisation, mémos exécutifs et requêtes orientées arbitrage.
06
Data platform discipline
Qualité, ownership, observabilité, release readiness et gouvernance pour environnements exigeants.
Approfondir
Deux pages utiles pour lire plus vite le type d’intervention propose
La home reste volontairement sobre. Ces deux pages complémentaires servent à rendre les sujets plus concrets sans alourdir la lecture principale.
01
Cas d’usage
Une sélection de situations concrètes autour des assistants IA, des systèmes data, de l’automatisation et de l’aide à la décision.
Ouvrir la page →02
Formats d’intervention
La logique de travail privilégiée : interventions courtes, cadrées et directement utiles, avec bon fit et livrables attendus.
Ouvrir la page →Formations IA opérationnelle
OpenClaw Academy : apprendre à monter une équipe digitale IA
Une page dédiée présente les formations IA, avec OpenClaw comme offre phare : créer des collaborateurs digitaux — secrétaire IA, assistant administratif, analyste, opérateur contenu et agent de recherche — avec Hermes, OpenClaw et les protocoles MCP pour structurer une activité avec plus de capacité opérationnelle.
01
Formation OpenClaw
Formation présentielle à Vélizy, positionnée à 790 € HT / personne, pour apprendre à construire, organiser et superviser une équipe digitale IA exploitable.
Voir la page formation →02
Compléments Claude Code & Claude Cowork
Deux modules complémentaires couvrent le développement augmenté par IA et les routines de collaboration humain-IA, afin de rendre l'adoption plus concrète pour les profils techniques et métiers.
Voir le calendrier →Marché 2026
Ce que les offres récentes demandent vraiment
Synthèse établie à partir de signaux relevés le 20 avril 2026 sur France, Suisse et USA East.
France
- Python, FastAPI, RAG, agents et APIs multimodales.
- Delivery de l’idéation à la production.
- Évaluation et impact business mesurable.
- Data platforms robustes pour nourrir les modèles.
Suisse
- MLOps, Kubernetes, observabilité et lifecycle management.
- LLMs, RAG, tool integration et AI platforms sécurisées.
- Forte attente sur la fiabilité, la gouvernance et la valeur métier.
- Combinaison AI + software engineering + data discipline.
USA East
- Agentic RAG, KG-RAG, MCP integrations et cloud workloads.
- Production experience sur LLMs et agentic systems.
- APIs scalables, Python full-stack et ownership technique.
- Le niveau attendu est enterprise-grade.
Le fil directeur est simple : le marché privilégie les profils capables de relier GenAI, data discipline, automation, engineering discipline, évaluation et impact business.
Voir les sources et notes de cadrage →Preuves
Un niveau de preuve visible, pas seulement un discours
La vitrine commerciale s’appuie sur un hub de preuves structurées, avec cas d’usage, livrables et revue technique complète.
Primary proof surface
Executive Applied AI Showcase
Hub de démonstration organisé autour de workflows RAG, copilotes SQL, automatisations n8n, analytics, évaluation LLM, gouvernance et agentic routing.
n8n Lead Enrichment
Qualification et enrichissement business avec score, next-step et payload CRM.
Voir la demo →Cloud Data Platform Governance
Signal fort pour les environnements exigeants : qualité, contracts et release readiness.
Voir la page item →OpenClaw + n8n Agentic Ops
Supervision d'agents IA avec raisonnement contrôlé, handoffs n8n, approvals et traces d'exécution.
Voir la console agentique →AI readiness & value-risk
Évaluer quels cas agentiques méritent un pilote, lesquels exigent des contrôles et lesquels attendre.
Voir l'assessment →Execution
Une logique d’engagement courte, nette et orientée résultat
Le bon schéma est simple : cadrer vite, construire juste assez, mesurer, puis stabiliser ce qui crée une valeur défendable.
Cadrage
Besoin métier, flux cibles, données, risques, confidentialité et contraintes d’intégration.
Prototype utile
Premier système testable, premier livrable concret, premiers arbitrages et évaluation initiale.
Pilot
Feedback métier, human-in-the-loop, instrumentation, guardrails et logique d’adoption.
Stabilisation
Documentation, ownership, gouvernance, monitoring et readiness pour la suite.
Position de marché
Ce qui ne suffit plus, et ce qui devient décisif
Une vitrine IA crédibilise aujourd’hui une capacité à livrer sous contrainte, pas seulement à produire des démonstrations de modèle.
Ce qui ne suffit plus
- un chatbot générique sans architecture,
- une promesse GenAI sans cadre d’évaluation,
- une démo sans logique d’intégration ni de gouvernance.
Ce qui devient décisif
- un use case précis,
- des intégrations outillées,
- une discipline de fiabilité,
- des livrables lisibles,
- une exécution qui parle à la fois technique et métier.
Contact
Pour cadrer un usage prioritaire, commençons par le flux réel et la décision à outiller.
L’approche la plus utile consiste rarement à “parler IA”. Elle consiste à clarifier un contexte, un goulot d’étranglement, un niveau d’exigence et un résultat attendu.