Consulting data Keyrus : la meilleure façon de choisir un prestataire ?

Vous avez vingt minutes pour décider si Keyrus est le bon partenaire data. Ce choix mélange technique, politique et contraintes temporelles. L’objectif de cet article est de vous donner une méthode opérationnelle et des éléments concrets à demander pour valider l’adéquation rapidement et de manière structurée. Vous trouverez ici les critères prioritaires, les informations à exiger dès le premier contact, un processus pour aller au POC, des modèles contractuels et des indicateurs concrets pour arbitrer.

Trois vérifications immédiates à faire avant un échange formel

Avant d’engager une discussion approfondie, vérifiez ces trois points qui filtreront la majorité des prestataires :

Expertise sectorielle : demandez au moins deux cas clients dans votre secteur (retail, finance, industrie, santé). Les références doivent mentionner le contexte métier, les enjeux et les résultats chiffrés.
Industrialisation : exigez la description précise des pipelines (ingestion, transformation, orchestration), des pratiques CI/CD, de la couverture des tests (unitaires, d’intégration, recette) et du temps moyen entre prototype et mise en production.
Partenariats cloud et certifications : vérifiez les certifications AWS, Azure ou GCP, ainsi que les compétences sur les services managés que vous comptez utiliser (Databricks, BigQuery, Synapse, etc.).

Ce qu’il faut demander sur les cas clients

Un cas client pertinent doit contenir des éléments factuels et mesurables. Demandez systématiquement :

Contexte métier et périmètre : quelles données sont impliquées, volumétrie, fréquence, contraintes réglementaires (RGPD, HIPAA…).
Stack technique détaillée : outils d’ingestion, ETL/ELT, stockage, orchestration, outils de BI ou de ML, frameworks et langages utilisés.
Timeline et jalons : durée de l’audit, temps pour la preuve de concept, temps pour industrialisation et mise en production.
Métriques avant/après : performances techniques (durée des traitements, latence), qualité des données, gains métiers (CA, conversion, réduction de coûts).
ROI et méthode de calcul : hypothèses, baseline, horizon d’analyse.

Critères techniques et organisationnels à valider

La maîtrise technique est nécessaire mais pas suffisante : évaluez aussi la capacité du prestataire à transférer le savoir et à gérer le run.

Data engineering : structures des pipelines, modularité, idempotence, gestion des erreurs et reprise.
Gouvernance / MDM : existence d’un catalogue, règles de qualité, dictionnaire de données et responsabilités (data owners, stewards).
Sécurité et conformité : chiffrement en transit et au repos, gestion des accès (IAM), journalisation et traçabilité.
Compétences projet : profils proposés, taux de séniorité, rotation des équipes, capacité à monter en compétences les équipes internes.
SLA et run : niveaux de service proposés, engagements sur les temps de restauration, support et modalités d’escalade.

Processus recommandé pour aller du brief au POC

Rédiger un brief d’une page : enjeux, périmètre, données disponibles, critères de succès chiffrés (KPI).
Envoyer ce brief à une short list de 2 à 3 prestataires et demander une réponse synthétique sous 5 jours.
Organiser des meetings courts (30 minutes) par prestataire pour valider l’adéquation culturelle, la compréhension métier et l’approche technique.
Lancer un POC court (4 à 8 semaines) en Time & Material, avec une feuille de route et des livrables intermédiaires clairs.
Évaluer le POC selon les critères définis (performances, qualité, reproductibilité) et décider du passage à l’industrialisation sur la base d’un business case.

Pendant le POC, exigez des artefacts exploitables : scripts, schémas d’architecture, pipelines reproductibles, tests et documentation de transfert. Ces éléments réduisent le risque lock-in et facilitent l’intégration future.

Modèles contractuels et fourchettes budgétaires indicatives

Choisir le bon modèle contractuel dépend du niveau de certitude et du risque que vous êtes prêt à prendre :

Time & Material : flexible, adapté au diagnostic et au POFourchette indicative pour un POC : 10k€ à 80k€ selon complexité.
Forfait livraison : clair sur les livrables et les coûts, à privilégier lorsque le périmètre est mature. Projets complets : 50k€ à 500k€ ou plus selon périmètre et intégration legacy.
Outcome-based : aligné sur les résultats métier, combine souvent un fixe réduit et une part variable liée aux gains mesurés. Nécessite des KPI robustes et vérifiables.

KPI utiles pour arbitrer

Choisissez des KPI mesurables dès le démarrage pour comparer objectivement les prestataires :

Réduction du temps d’exécution des traitements (ex : ETL réduit de 6h à 1h).
Amélioration du taux de qualité des données (ex : diminution des erreurs détectées de 70%).
Impact business (ex : augmentation du chiffre d’affaires liée à une meilleure segmentation +3% en 6 mois).
Coût total de possession (TCO) projeté sur 3 ans, incluant maintien en condition opérationnelle et évolutions.

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Signes de risque et questions à poser

Lors des échanges, soyez attentif aux signaux faibles suivants :

Réponses vagues sur la mise en production : absence de métriques ou d’exemples concrets.
Manque de visibilité sur la répartition des rôles : qui assure le run, qui forme vos équipes ?
Architecture propriétaire non justifiée : risque de lock-in élevé sans raison technique valable.

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Agenda recommandé pour une réunion de qualification de 30 minutes

Présentation du prestataire 5 minutes : focus sur l’expérience sectorielle et les forces différenciantes.
Cas concret 10 minutes : chemin de bout en bout sur un projet similaire, métriques et stack.
Approche technique 10 minutes : CI/CD, MDM, sécurité, montée en charge, coûts d’exploitation.
Prochaines étapes 5 minutes : calendrier et proposition de POC, acteurs impliqués, budget estimé.

En conclusion, limitez votre short list à deux ou trois candidats et exigez la preuve par cas réels et livrables. Privilégiez un POC court, mesurable et reproductible pour réduire le risque. Pondérez votre décision entre critères financiers, capacité d’adoption par les équipes internes et impact métier mesurable. Un bon partenaire data doit démontrer à la fois l’expertise technique et la capacité à délivrer des résultats métiers concrets et suivis dans le temps.

Informations complémentaires

Que fait Keyrus ?

Keyrus est une société de conseil internationale spécialisée dans le développement de solutions technologiques de données et digitales innovantes pour la gestion des performances. Sur le terrain, cela veut dire bosser avec des équipes pour industrialiser les données, créer des tableaux de bord utiles, monter en compétences et transformer les usages. On accompagne du diagnostic à la mise en production, parfois dans des projets qui déraillent au départ, parfois dans des victoires de dernière minute. Petite astuce, on privilégie l’expérimentation rapide pour apprendre vite, améliorer la performance et garder le cap avec les équipes et célébrer chaque progrès, même petit.

Qui est le PDG de Keyrus ?

Stephan Samouilhan est le PDG, Keyrus Americas, un cadre dirigeant en matière de données, d’IA et de transformation numérique. Il mène des équipes, intègre des acquisitions, et aime créer des équipes performantes qui passent la seconde quand il faut. C’est le type qui parle cloud et analytique sans lourdeur, qui aime expliquer simplement pourquoi un modèle foire souvent en prod. En coulisses il assemble compétences et ambition, apprend de chaque fusion, et pousse à la montée en compétences collective. Résultat, des trajectoires accélérées, parfois chaotiques, souvent formidables. Il partage ses échecs, ses réussites, et encourage l’entraide au quotidien toujours vrai.

C’est quoi un consultant de data ?

Un consultant de data, aussi appelé consultant système, porte plusieurs casquettes. Il conjugue compréhension métier et techniques, collecte, nettoie et analyse les données, puis construit des outils exploitables, dashboards et pipelines. On le trouve dans l’informatique, l’industrie, le retail, le business, bref partout où les décisions demandent des chiffres fiables. Sa valeur ajoutée, c’est rendre simple ce qui est complexe, former les équipes et accélérer la prise de décision. Parfois on tâtonne, parfois on rate une mise en prod, mais c’est en itérant qu’on monte en compétences et qu’on délivre de la vraie valeur et on célèbre chaque progrès ensemble.

Quel est le chiffre d’affaires de Keyrus ?

Le groupe Keyrus enregistre un chiffre d’affaires consolidé de 354,6M€ pour l’exercice 2024, en baisse de 4,3% par rapport à l’exercice 2023, ce qui pousse à l’analyse fine des leviers de croissance. Entre investissements technologiques, acquisitions et montée en compétences des équipes, la marge de manœuvre se construit au quotidien. On regarde les clients, on affine l’offre data et digitale, on corrige les dérives budgétaires. Ce n’est pas un drame, mais un signal pour mieux prioriser, travailler main dans la main et transformer ce recul en opportunité tangible. On insiste sur l’expérience client, l’agilité des équipes, la mesure des résultats.