Une intervention de proximité, sans bureau niçois
Autant le dire d'emblée : nous n'avons pas d'adresse à Nice. Notre siège est à Paris, 6 rue d'Armaillé. Nous préférons l'écrire plutôt que d'afficher une domiciliation de façade, comme le font beaucoup d'agences sur ce type de page.
Ce que cela change en pratique : rien de significatif. Trente minutes séparent nos bureaux du centre de Nice. Un atelier de cadrage, une revue de sprint ou un comité de pilotage se tiennent dans vos locaux, et nous nous déplaçons autant que le projet l'exige. C'est précisément ce qu'un cabinet parisien ne peut pas faire à ce rythme.
Ce qui se joue sur le bassin niçois
Nice n'est pas Cannes. L'économie y est plus large et plus institutionnelle, et les projets IA qui y émergent ne ressemblent pas à ceux du bassin cannois :
- Santé et recherche clinique. Le CHU et l'écosystème biomédical produisent des volumes documentaires considérables. Les usages sérieux portent sur la recherche documentaire, la structuration de comptes rendus et l'aide à la décision, domaines où l'exigence de traçabilité prime sur la performance brute.
- Sophia Antipolis. Le premier parc technologique européen concentre des équipes déjà techniques. Elles n'attendent pas d'acculturation mais des arbitrages d'architecture : quel modèle, à quel coût d'inférence, avec quel harnais autour.
- Tourisme et transport. Forte saisonnalité, clientèle multilingue, pics de demande. Les gains portent sur le traitement des demandes entrantes et la cohérence de la réponse d'un canal à l'autre.
- Secteur public et collectivités. Contraintes de souveraineté et de conformité qui orientent vers des architectures hébergées en Europe, voire des modèles ouverts déployés en propre.
- Éco-Vallée et Plaine du Var. Des entreprises en croissance, souvent structurées récemment, avec l'avantage de systèmes d'information moins sédimentés, donc des projets qui démarrent plus vite.
La contrainte qui structure les projets niçois : la donnée sensible
C'est la différence la plus nette avec le bassin cannois, et elle change la conduite d'un projet de bout en bout. À Cannes, les cas d'usage dominants portent sur de la donnée commerciale : demandes clients, dossiers immobiliers, documentation technique. À Nice, deux des principaux gisements — la santé et le secteur public — reposent sur de la donnée dont le régime juridique impose l'architecture avant même qu'on ait choisi un modèle.
Concrètement, cela veut dire trois arbitrages posés dès le cadrage, et non après le prototype :
- Où sont hébergées les données. Dès qu'un projet touche à de la donnée de santé à caractère personnel, l'hébergement doit être certifié HDS. Cela exclut d'emblée une partie des offres du marché et oriente vers des fournisseurs européens ou un déploiement en propre. Un prototype construit sans cette contrainte est un prototype à refaire.
- Ce qui sort de l'organisation. Les API des grands modèles américains ne conviennent pas à tous les périmètres. L'alternative n'est pas de renoncer, c'est de séparer : anonymisation en amont, ou modèle ouvert déployé sur une infrastructure maîtrisée pour les traitements sensibles, API publique pour le reste.
- Ce qu'on doit pouvoir prouver. Dans un CHU comme dans une collectivité, la question n'est pas seulement « le résultat est-il bon » mais « peut-on montrer d'où il vient ». Traçabilité des sources, journalisation des requêtes et revue humaine ne sont pas des options qu'on ajoute à la fin : elles déterminent la conception.
Ces contraintes coûtent du temps de cadrage. Elles font aussi la différence entre un projet qui passe en production et une démonstration qui reste dans les cartons faute d'avoir obtenu le feu vert du DPO.
Par où commencer sur le bassin niçois
La question la plus fréquente en premier rendez-vous n'est pas « quelle technologie », c'est « par quel bout prendre le sujet ». Notre réponse est constante : un cadrage avant tout développement. Cartographier les cas d'usage envisageables, les classer par valeur attendue et faisabilité réelle, et n'en retenir qu'un ou deux à prototyper.
Sur ce bassin, le cadrage comporte une étape que nous n'imposons pas systématiquement ailleurs : la qualification juridique du périmètre de données, menée avec votre DPO ou votre direction juridique avant l'arbitrage final. Un cas d'usage à forte valeur mais bloqué par le régime de ses données n'est pas un bon premier projet, quelle que soit sa valeur théorique. Mieux vaut le savoir en semaine deux qu'en mois six.
Ce cadrage suit notre méthode SCALE-6™, dure deux à quatre semaines et coûte 20 000 à 35 000 € HT. Il débouche sur une feuille de route et un business case chiffré, utilisables en comité. Si vous devez défendre un budget, quel ROI attendre de l'IA générative et combien coûte un accompagnement IA donnent les ordres de grandeur, tarifs affichés.
Puis construire
Une fois la cible arbitrée, nous construisons. Un Lab Prototype teste une hypothèse sur un périmètre réel en une à deux semaines (12 000 à 20 000 € HT) ; un Sprint Produit amène à un produit utilisable en production en quatre à six semaines (45 000 à 75 000 € HT). Dans les deux cas, la livraison est un logiciel qui fonctionne avec vos données, pas un rapport de recommandations.
Face aux équipes de Sophia Antipolis, l'échange se déplace naturellement vers l'architecture : quel modèle pour quelle tâche, quel coût d'inférence au volume cible, quel harnais autour pour rattraper les erreurs. Nous documentons publiquement notre position sur ces sujets — coût des LLM, routage et open source, anatomie d'un harnais IA — de sorte qu'un CTO puisse juger sur pièces avant de nous appeler. Nos cas clients et nos réalisations montrent le reste.
Conformité AI Act et données de santé
Deux régimes se superposent ici, et on les confond souvent. Le RGPD encadre la donnée personnelle et impose déjà, pour la donnée de santé, l'hébergement certifié HDS et une base légale explicite. L'AI Act encadre le système d'IA lui-même, avec un classement par niveau de risque : un assistant qui trie du courrier entrant et un outil qui participe à une décision de prise en charge ne relèvent pas des mêmes obligations, ni du même calendrier.
La conséquence pratique pour une structure niçoise : la conformité ne se traite pas en fin de projet, elle détermine le choix du cas d'usage. Nous l'intégrons au cadrage. Le détail des obligations est ici : AI Act, quelles obligations pour une PME ou une ETI.
Former les dirigeants et les cadres
Les publics niçois que nous formons ne sont pas ceux d'une direction d'ETI classique. Un encadrement hospitalier, une direction de collectivité et une équipe technique de Sophia Antipolis n'ont ni les mêmes questions ni le même point de départ : le premier veut savoir ce qui est juridiquement praticable, le deuxième ce qui résiste à un contrôle, le troisième ce qui tient à l'échelle. Nous adaptons le format à chacun, sur votre organisation réelle plutôt que sur un panorama du marché, avec notre étude GenAI for Leaders et la boîte à outils Target Operating Model comme supports.
Nous joindre depuis Nice
Nous n'avons pas d'adresse à Nice, et nous ne comptons pas en ouvrir une pour la façade. Siège : 6 rue d'Armaillé, 75017 Paris. Nous intervenons sur place à Nice, Saint-Laurent-du-Var, Cagnes-sur-Mer, Antibes, Cannes et Sophia Antipolis.
Courriel : mfassouane@acadewie.com.
Écrivez à mfassouane@acadewie.com avec votre contexte : périmètre, contrainte, échéance, et le régime de vos données si vous le connaissez. Réponse sous 48 heures. Si le sujet n'est pas mûr, nous vous le dirons : c'est plus utile que de vendre un cadrage prématuré.
Questions fréquentes
Avez-vous un bureau à Nice ?
Non. Notre siège est à Paris 17e, 6 rue d'Armaillé. Nous nous déplaçons dans vos locaux, à Nice et sur toute la Côte d'Azur, pour les ateliers et les points de suivi. Nous préférons l'écrire plutôt que d'afficher une domiciliation de façade.
Pouvez-vous travailler sur des données de santé ?
Oui, à condition que l'architecture le permette : hébergement certifié HDS, base légale établie, traçabilité des traitements. Ces contraintes se posent au cadrage, pas après le prototype. Si votre périmètre les rend impraticables dans le délai visé, nous le disons avant de commencer plutôt que de livrer une démonstration inexploitable.
Intervenez-vous à Sophia Antipolis ?
Oui, régulièrement. Les équipes y sont déjà techniques : la demande porte rarement sur l'acculturation et plutôt sur des arbitrages d'architecture — choix et routage de modèles, coût d'inférence au volume cible, industrialisation. Sophia est à vingt minutes de notre bureau de Cannes.
Faut-il que nos données soient propres avant de commencer ?
Non, et attendre une hypothétique mise au propre générale est le meilleur moyen de ne jamais démarrer. Un cas d'usage bien choisi ne dépend que d'un périmètre de données restreint, qu'on peut fiabiliser en quelques semaines. La qualité des données est un critère de sélection du premier cas d'usage, pas un prérequis global.