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Greater Noida, Uttar Pradesh, India
10-49
2019
Noseberry est notre partenaire de croissance en IA, DATA Claude, fondé en 2019.
Noseberry se positionne délibérément comme une agence spécialisée plutôt que comme une agence généraliste. La firme est convaincue que les résultats significatifs proviennent de la profondeur de l'expertise, et non de l'étendue pour la simple valeur de celle-ci. Son travail s'articule autour de trois disciplines étroitement intégrées et complémentaires : une IA qui produit des résultats concrets, des données fiables et une infrastructure cloud performante. Grâce à la maîtrise de l'ensemble de ces trois capacités par une seule équipe, les clients évitent les frictions, les accusations mutuelles et les pertes d'informations qui caractérisent les collaborations avec plusieurs prestataires.
Cette philosophie se reflète dans la constitution des équipes projet. Les personnes qui définissent le périmètre d'un projet sont celles qui le réalisent. Il n'y a pas de subterfuge où une équipe commerciale chevronnée décroche le contrat pour ensuite le confier à des juniors. Les ingénieurs seniors sont impliqués à chaque étape, ce qui garantit que les décisions techniques prises en amont sont celles qui seront appliquées jusqu'à la livraison. Pour les clients, cela se traduit par moins de surprises, une architecture plus claire et un logiciel conforme aux promesses.
Solutions d'IA personnalisées
L'offre de Noseberry repose avant tout sur une intelligence artificielle sur mesure, conçue pour un besoin spécifique et non pour une simple démonstration. L'équipe conçoit et déploie des systèmes d'IA génératifs et agents, des applications de modélisation du langage à grande échelle et des modèles d'apprentissage automatique adaptés aux flux de travail réels du client et dont l'efficacité est évaluée en fonction des résultats obtenus, et non de la nouveauté. Cette distinction est cruciale sur un marché saturé de preuves de concept impressionnantes qui ne sont jamais mises en production.
Ingénierie et analyse des données
Aucun système d'IA n'est plus performant que les données sous-jacentes, et Noseberry considère l'ingénierie des données comme une discipline à part entière, et non comme une simple formalité. L'équipe conçoit des pipelines, des entrepôts de données, des lacs de données, des systèmes de flux de données et des cadres de gouvernance qui transforment des données éparses et peu fiables en une base solide pour les modèles et les décisions. La fiabilité et la gouvernance sont intégrées dès la conception, et non ajoutées a posteriori, ce qui garantit la fiabilité des couches d'IA et d'analyse qui les composent.
Cloud et DevOps
Le troisième pilier de l'offre principale de Noseberry est le cloud et le DevOps, l'épine dorsale résiliente sur laquelle fonctionnent l'IA de production et les produits modernes.
$1,000
2026
6 mois
Défi
Avec l'expansion de Flat.com, ses outils existants sont devenus insuffisants. Le site web de l'entreprise se limitait initialement à la présentation des chambres disponibles, sans aucun système de gestion. Processus décousus, charge de travail manuelle, expérience utilisateur limitée, difficultés de mise à l'échelle.
Solution
Nous avons fourni une suite de modules interconnectés conçus pour couvrir l'intégralité du cycle de vie des locataires et du processus de gestion immobilière. Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de la nouvelle plateforme Flat.com : Module de réservation personnalisée, Gestion des locataires, Module de paiement et de facturation, Gestion des entrées et sorties, Module de vérification des documents, Portail libre-service locataire, Système de maintenance et de gestion des tickets, Flux de trésorerie et rapports financiers, Gestion du contenu du site web, Gestion des accès utilisateurs
Résultats
La mise en œuvre de la plateforme personnalisée a transformé les opérations de Flat.com et généré d'importants bénéfices commerciaux. En unifiant les processus et en introduisant l'automatisation, la solution a permis de résoudre les problèmes du client et de créer de nouvelles opportunités de croissance. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples d'impacts notables (à l'aide d'indicateurs illustratifs que Flat.com peut remplacer par des données réelles).
$600
2025
6 mois
Défi
Développer une présence dominante dans le coliving bio sur un marché canadien multi-villes : Défi 1 – Fragmentation au niveau des villes sur plus de 6 marchés canadiens ; Défi 2 – Page d’accueil bloquée à la 58e position malgré un volume d’impressions élevé ; Défi 3 – Deux types de contenu nécessaires : pages de localisation et contenu éducatif ; Défi 4 – Fuite de trafic international en provenance de Chine
Solution
Trois projets SEO menés en parallèle ont permis à Harrington Housing d'atteindre une position dominante en référencement naturel à travers le Canada en six mois. Projet 1 : Architecture des fiches d'établissement dans les villes canadiennes (pages créées et positionnées). Projet 2 : Stratégie de contenu pour le blog afin d'attirer des étudiants. Projet 3 : Renforcement de l'autorité de la page d'accueil.
Résultats
Résultats mesurés – juillet à décembre 2025. Toutes les données proviennent directement de Google Analytics 4 et de Google Search Console.
$500
2026
3 mois
Défi
Le projet a nécessité de gérer la complexité des enjeux de conformité, d'expérience utilisateur et d'intégration système. Les principaux défis étaient les suivants : exigences réglementaires strictes, parcours d'intégration complexe en plusieurs étapes, diversité des profils d'utilisateurs, variabilité des appareils et de leurs performances, et traitement des données d'assurance sensibles.
Solution
La solution a été conçue comme un système d'intégration numérique axé sur la conformité et l'expérience utilisateur, combinant des parcours utilisateurs structurés, une architecture backend sécurisée et l'émission automatisée des polices. Parcours utilisateur et expérience : choix du forfait, informations personnelles et questionnaire de santé, vérification d'identité (KYC), téléchargement des documents, traitement des paiements, recueil du consentement et contrat numérique, émission et confirmation de la police.
Résultats
Principaux résultats : réduction des frictions tout au long du parcours d’intégration complexe en plusieurs étapes ; amélioration de la clarté et de la confiance des clients lors de l’achat d’une police d’assurance ; forte conformité avec le cadre de gestion des risques liés aux taux d’intérêt négatifs d’Axis Bank ; intégration plus rapide grâce à l’automatisation et à l’intégration du système.





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