Ce que nos clients retiennent de leur expérience
Des retours honnêtes d'organisations qui ont traversé une démarche IA avec nous — dans la durée et sans raccourcis.
← Retour à l'accueil94%
satisfaction client
120+
mandats réalisés
6+
années d'expérience
4.7/5
note moyenne
Paroles de clients
"L'évaluation de maturité nous a permis de prioriser clairement. Avant ce mandat, chaque département avait sa propre liste de projets IA sans cohérence. Le rapport a servi de base à une décision de direction que nous avions du mal à prendre depuis plusieurs mois."
Claire Montandon
Directrice des opérations, PME industrielle — Genève
Février 2026
"La formation était bien calibrée pour notre équipe de gestion. Les exemples du secteur financier étaient pertinents et les exercices pratiques ont aidé les participants à ancrer les concepts. J'aurais aimé une troisième demi-journée pour approfondir les cas d'usage spécifiques à notre activité."
Raphaël Bonnet
Responsable formation, société de gestion — Zürich
Janvier 2026
"Le modèle de classification développé par Cognira a réduit significativement le temps passé par nos analystes sur des tâches répétitives. Ce qui m'a convaincu, c'est la transparence sur les limites du modèle — ils n'ont pas survente le résultat."
Pierre Favre
Directeur IT, groupe logistique — Lausanne
Mars 2026
"Sophie a animé l'atelier avec une clarté remarquable. Nos équipes administratives, qui avaient peu de familiarité avec le sujet, ont pu poser des questions sans se sentir jugées. Le guide remis en fin de session est encore consulté régulièrement."
Margot Vuillard
Cheffe de projet RH, fondation internationale — Genève
Février 2026
"L'audit de nos données a mis en évidence des problèmes de gouvernance que nous pressentions sans pouvoir les nommer. Le rapport était direct, sans ménagement inutile mais aussi sans catastrophisme. Nous avons maintenant une feuille de route réaliste."
Andreas Kaufmann
CDO, entreprise de services — Berne
Janvier 2026
"Nous avons apprécié que Nicolas prenne le temps d'expliquer chaque décision de modélisation à notre équipe technique. La documentation livrée est complète et nos développeurs ont pu reprendre le travail de maintenance sans difficultés majeures."
Isabelle Nussbaum
VP Data, scale-up technologique — Genève
Mars 2026
Trois parcours clients en détail
Société de conseil en gestion patrimoniale — Genève
Service : Évaluation de maturité IA — Durée : 5 semaines
Contexte initial
La direction souhaitait explorer l'automatisation de certaines tâches d'analyse, mais ne savait pas si les conditions techniques étaient réunies. Plusieurs projets étaient en discussion simultanément sans priorisation claire.
Démarche
Entretiens avec 12 collaborateurs de quatre départements. Audit de trois sources de données internes. Cartographie de huit cas d'usage potentiels évalués selon l'impact et la faisabilité.
Résultat
Rapport de 42 pages avec feuille de route à 18 mois. Deux cas d'usage identifiés comme prioritaires. Décision de lancer un premier développement de modèle prise dans les 6 semaines suivant la remise.
Organisation internationale — Genève
Service : Atelier de sensibilisation IA × 3 groupes — Durée : 3 semaines
Contexte initial
Des outils IA étaient déployés par l'équipe IT sans que les équipes fonctionnelles ne comprennent ni ne fassent confiance à leurs sorties. Tensions entre métier et technique sur l'interprétation des résultats.
Démarche
Trois groupes de 14 à 18 participants, adaptés par fonction (communication, finance, coordination). Exercices pratiques sur des données fictives proches du contexte de l'organisation.
Résultat
Score d'évaluation post-formation : 4.4/5 en moyenne. Meilleure communication entre les équipes sur les projets IA. Un comité de gouvernance IA informel créé à l'initiative des participants.
Entreprise de production manufacturière — Lausanne
Service : Développement de modèle sur mesure — Durée : 11 semaines
Contexte initial
Taux de défauts de production supérieur aux objectifs internes. Les contrôles qualité manuels étaient lents et peu homogènes selon les équipes et les équipements.
Démarche
Modèle de classification des anomalies entraîné sur 18 mois de données historiques. Trois ateliers de définition avec l'équipe qualité. Documentation des métriques et des cas limites du modèle.
Résultat
Précision du modèle : 87% sur les données de validation. Temps moyen de détection des anomalies réduit de 40%. Modèle intégré dans le flux de production en deux semaines après la remise.
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