Depuis les Sumériens, l’humanité cherche à mieux mesurer pour mieux décider.
C’est notre mission depuis 2008.
R2C system édite MyDataBall et ses déclinaisons. Notre conviction : ce sont les métiers qui connaissent les bonnes questions. Notre rôle est de leur donner les moyens de trouver les réponses dans leurs données — vite, clairement, avec des preuves.
❝
Ce n’est plus les hommes qui vont vers les nombres et les tableaux de bord, mais les nombres et les tableaux de bord qui vont vers les hommes.
LES FONDATEURS
Une dualité théorie / pratique au cœur du produit
Cette complémentarité est le fondement de la fiabilité et de la scalabilité de MyDataBall. Elle explique que la solution soit à la fois scientifiquement solide et opérationnellement efficace.
Stéphane Chauvin
CEO & Co-fondateur
PhD · Expert en traitement de l’information · Télécom Paris
Stéphane est l’architecte scientifique de MyDataBall. Il est l’inventeur du concept de « data complexité » et du moteur FDLRM (Fast Deeplearning Reducing Map). Il conçoit et valide les algorithmes, porte la stratégie R&D et intervient comme conférencier reconnu (Finance Innovation, DataQuitaine, KEDGE Bordeaux, GREC-O).
Voir le profil LinkedIn →
Emmanuel Chauvin
Co-fondateur · Architecte technique
Expert en technologies de l’information
Emmanuel est le garant technique de MyDataBall : il assure que les algorithmes conçus par Stéphane sont industrialisables, déployables et fiables en environnement réel. Il est notamment l’auteur d’un modèle ALBERT en français et prend en charge les architectures SaaS/On-Premises et les intégrations IoT pour Smart Cities et Smart Building.
Voir le profil LinkedIn →L’ÉQUIPE
4 profils complémentaires pour conduire les projets
De la compréhension du besoin métier jusqu’à l’industrialisation technique, en passant par la conduite du changement — une équipe clé en main.
Mathématiciens & Statisticiens
Conception et validation des algorithmes FDLRM, des modèles de deep learning et des méthodes de scoring. Ils garantissent la rigueur scientifique des résultats.
Informaticiens & Architectes
Industrialisation des solutions, déploiements SaaS et On-Premises, connecteurs de données et modules NLP. Ils garantissent la fiabilité à grande échelle.
Conduite du changement
Accompagnement de l’adoption par les équipes métier, formation des utilisateurs, transfert de compétences. Sans eux, une solution techniquement parfaite peut échouer.
Experts métiers sectoriels
Ils parlent le même langage que les clients et permettent à l’équipe de comprendre les enjeux sans traduction laborieuse entre IT et métiers.
Résultat concret : les projets aboutissent en 15 jours à 3 mois (vs. 6 à 18 mois pour un projet BI classique), sans phase interminable de traduction entre IT et métiers.
CHRONOLOGIE
16 ans de R&D et de terrain
NOS VALEURS
Ce qui guide chaque décision de MyDataBall
Satisfaction client
Expertise, professionnalisme, écoute. La solution doit être utilisable par un manager après quelques heures, sans formation technique préalable.
« Notre souhait est de démystifier les techniques de gestion et d’analyse de la donnée. »
Partage équitable de la valeur
ROI démontré pour les clients (×5 via BI optimisé, ×10 avec IA MyDataBall). Développement des compétences des équipes. Écosystème de partenaires partageant les mêmes valeurs.
Respect de l’environnement
La technique d’arborescences réduit la consommation d’énergie de 80 % vs deep learning classique. Smart City, Smart Building, gestion de l’eau et de l’énergie : la réduction carbone est au cœur des projets (SAUR, Energisme, Ville de La Rochelle).
IA éthique, auditable & explicable
Chaque décision produite peut être expliquée, tracée et validée par un être humain. Conformité RGPD, ACPR et AI Act. L’homme alimente et contrôle toujours la pertinence des IA.
« Ce n’est plus les hommes qui vont vers les nombres, mais les nombres qui vont vers les hommes. »
PRIX & RECONNAISSANCES