Opus Numeris
Opus Numeris est une agence française de conseil et de delivery spécialisée en Data & IA, combinant expertise métier, architecture IT, data engineering, IA et gestion de la donnée produit.
L’entreprise intervient de la stratégie à l’exécution : roadmap data, gouvernance, architecture, MDM/PIM, modélisation, modern data stack, data science, GenAI, automatisation, applications IA et mise en production. Son approche insiste sur un point clé pour les directions opérations : pas d’IA sans données AI-ready, avec un travail amont sur qualité, gouvernance, modèles de données, processus et interopérabilité.
Opus Numeris revendique 25 ans de projets, 30+ collaborateurs et partenaires, 20+ clients grands comptes et PME, ainsi qu’un maillage Paris, Grenoble et Lyon. Ses références citées incluent notamment Sanofi, Schneider Electric, Legrand, Lyreco et Truffaut.
La société est animée notamment par Renaud Cochet, Partner, dont le parcours est présenté autour du management consulting, du data advisory et de la technologie. L’équipe associe aussi des profils data governance, modeling & architecture, AI / data / digital transformation, product ownership, PLM consulting, manufacturing & supply, data science, software architecture et delivery.
Références citées : Sanofi, Schneider Electric, Legrand, Lyreco, Truffaut, Saint-Gobain, BNP Paribas, Groupe BPCE, Galeries Lafayette, BRGM, Spie, Ipsen, Equans, UGAP, Société Générale.
Technologies et partenaires cités : SAP, Salesforce, Dassault Systèmes, Veeva, Aras, Infor Nexus, GS1, ISO IDMP, eCl@ss, Snowflake, Databricks, Informatica, Microsoft Azure, Power BI, Collibra, Data Galaxy, Qlik, Kafka, Syndigo, OpenAI, Mistral AI, Gemini, n8n, Make, Perplexity, Dataiku, Anthropic.
Opus Numeris est particulièrement pertinent pour les organisations industrielles, retail, pharma ou énergie qui cherchent à passer de l’expérimentation IA à l’industrialisation opérationnelle. Son positionnement couvre les fondations data — gouvernance, référentiels, MDM/PIM, modélisation produit, qualité — puis les usages IA, automation et applications métiers.
Pour les directions Supply Chain, Manufacturing, Achats, R&D ou Finance, l’intérêt est concret : fiabiliser les données critiques, harmoniser les modèles produit, accélérer les flux fournisseurs, préparer les données à l’IA et réduire les frictions entre legacy systems, data offices et métiers.