Cabinet de conseil spécialisé en Data Engineering, Intelligence Artificielle et Analytics. Nous accompagnons vos projets data de bout en bout — et plaçons les meilleurs consultants chez vous.
Conseil, expertise et placement de talents : nous intervenons sur toute la chaîne de valeur data, avec les bons profils pour chaque contexte.
Nous concevons et déployons des architectures data robustes et scalables, adaptées à votre environnement technique. De l'ingestion à la transformation, vos pipelines sont fiables, maintenables et orientés valeur métier.
Nous accompagnons vos projets IA de bout en bout : de la définition du cas d'usage à la mise en production. Modèles prédictifs, IA générative, automatisation intelligente — nous choisissons la bonne approche pour votre contexte.
Transformez vos données en décisions. Nous mettons en place des environnements analytiques clairs et actionnables — des indicateurs de pilotage aux rapports stratégiques — pour que chaque équipe parle le même langage.
Une donnée mal maîtrisée coûte cher. Nous structurons vos pratiques de gouvernance, garantissons la qualité de vos données et mettons en place les standards qui permettent à vos équipes de travailler sereinement.
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dbt et BigQuery : architecture en couches, tests, CI/CD avec GitHub Actions, optimisation des coûts (partitioning, clustering, incremental models). Retours d'expérience après 5 ans en production.
Data Warehouse, Data Lake ou Lakehouse ? Analyse comparative des architectures data en 2026 : Apache Iceberg, Delta Lake, BigQuery, Snowflake — et comment choisir selon votre contexte.
Comment intégrer un LLM dans vos pipelines data de façon rentable : caching sémantique, choix du bon modèle, batch vs temps réel, RAG vs fine-tuning. Stratégies concrètes testées en production.
difTech est un cabinet de conseil spécialisé en Data, IA et Analytics. Fondé par des praticiens issus du terrain, nous combinons expertise technique pointue et vision métier pour accompagner les entreprises dans leur transformation data.
Nos consultants interviennent dans des environnements variés — startups, scale-ups, grands groupes — avec une conviction simple : la technologie n'a de valeur que si elle répond à un vrai besoin.
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