Pourquoi ce studio existe

Avant Havoop, j'ai passé des années à trader les marchés. Ce que ça m'a appris sur l'argent perdu, c'est exactement ce que je vois aujourd'hui chez les PME qui veulent « se mettre à l'IA ».

Fondateur

Claudel Ngueya

Fondateur

Ingénieur Centrale Paris, 10+ ans en data science et IA.

Démarré ma carrière comme consultant data chez EY. J'en suis parti pour une raison simple : je voulais mettre les mains dans le cambouis, pas livrer des slides. Direction Tradelab comme Data Scientist, puis Head of Data Science & Engineering chez Hivency.

Depuis 5 ans, missions d'implémentation data & IA pour des grands comptes du CAC 40 — modèles déployés en production, pas du conseil descendant.

Havoop applique cette mHavoop fait la même chose pour les PME : on diagnostique, on construit, on intègre, et on reste jusqu'à ce que ça tienne en production.

Basé à Paris.

LinkedIn contact@havoop.com

Ce qu'on construit

On commence par les PME françaises et européennes parce que c'est le marché le plus mal servi : trop petit pour les cabinets à 200 k€, trop spécifique pour les outils grand public. Vingt-cinq millions d'entreprises en Europe n'ont ni l'un ni l'autre.

Chaque mission nous apprend ce que ces entreprises ont en commun. Ce qui revient assez souvent devient une offre, puis un outil. Palantir a construit ses produits comme ça : des ingénieurs chez le client d'abord, le logiciel ensuite. On fait la même chose à l'échelle d'une entreprise de dix à cinquante personnes.

Le service finance ce travail.

Ce qu'on teste en ce moment est sur la page Ce qu'on teste.

Ce en quoi on croit

La plupart des projets IA échouent par manque de clarté sur le travail à faire, pas par manque de technologie.
Un agent qui marche se remarque peu. Personne ne devrait apprendre une nouvelle interface pour en profiter.
On préfère dix clients dont les agents tournent à cent clients en pilote.

Pour parler de votre cas, réservez trente minutes.