Comme il l’avait annoncé en septembre dernier à l’occasion de sa levée de fonds de 5,5 millions d’euros, Probabl, l’opérateur officiel de la bibliothèque open source incontournable pour le ML, scikit-learn, a lancé le 31 octobre dernier, en partenariat avec Inria et Artefact, le premier programme de certification officiel scikit-learn.

Fondée en septembre 2023, issue d’un projet confié à Inria par le secrétariat général pour l’investissement dans le cadre de France 2030, la start-up Probabl propose des solutions et des services basés sur la bibliothèque open-source d’apprentissage statistique en Python “scikit-learn”, l’une des plus utilisées dans le monde avec PyTorch et TensorFlow,“afin de pérenniser son existence et d’assurer son rayonnement”.

Scikit-learn : une bibliothèque open-source au cœur de l’écosystème du machine learning

Avec plus de 80 millions de téléchargements par mois, scikit-learn est devenue incontournable pour les data scientists et les chercheurs. En tant que bibliothèque open source, elle favorise une approche transparente et collaborative de la technologie, loin des solutions propriétaires qui limitent la flexibilité. Elle permet ainsi aux entreprises et aux chercheurs de concevoir des solutions sans les contraintes imposées par certains fournisseurs, un point particulièrement apprécié par la communauté technologique européenne.

Probabl souligne dans son communiqué :

“Scikit-learn est un composant essentiel pour d’innombrables projets, jouant un rôle fondamental dans près d’un million de projets et plus de 15 000 packages structurés. Elle est une pièce maîtresse de l’écosystème plus large qui stimule l’innovation en machine learning et en science des données”.

Avec la première certification officielle de scikit-learn, Probabl entend établir une nouvelle référence pour la formation de base en IA.

Une certification pour soutenir la montée en compétence en machine learning

Probabl a conçu ce programme en collaboration avec des membres clés de l’équipe scikit-learn, des experts de l’industrie et des formateurs renommés. Ce programme de certification vise à répondre aux attentes croissantes des employeurs pour des compétences vérifiables dans la data science, tout en renforçant l’utilisation éthique et responsable de l’IA.

Yann Lechelle, co-fondateur et PDG de Probabl, souligne l’importance d’une telle reconnaissance :

“Offrir un programme de certification mondial aux utilisateurs et formateurs de scikit-learn est essentiel pour reconnaître et valider les centaines, voire les milliers d’heures que les data scientists du monde entier ont consacrées à la maîtrise de ce framework. Cela établira une norme d’excellence pour maximiser leur capacité à générer de la valeur commerciale dans le machine learning et l’IA”. 

Un parcours en trois niveaux pour répondre aux besoins de tous les professionnels

Le programme est structuré en trois niveaux : Associé, Professionnel et Expert, correspondant à des étapes spécifiques d’évolution dans une carrière en data science. L’objectif est de fournir une montée en compétence progressive, allant des fondamentaux pour les novices jusqu’aux applications complexes pour les experts du secteur. Ce parcours est accessible à tous, quelle que soit l’étape de carrière ou les origines des candidats.

Probabl souhaite ainsi répondre aux besoins des candidats en reconversion professionnelle, des débutants en data science, ainsi que des professionnels confirmés souhaitant renforcer leur expertise. Cette approche inclusive est soutenue par la plateforme sécurisée Webassessor de Kryterion, qui permet aux candidats de passer leurs examens en ligne, où qu’ils se trouvent. Ces examens évaluent rigoureusement leur capacité à appliquer les connaissances théoriques dans des scénarios réels. En cas de succès, un badge numérique délivré par Credly certifie les compétences acquises, que les candidats peuvent partager sur LinkedIn et d’autres plateformes professionnelles.

Inria et Artefact, des partenaires de premier plan pour un programme de qualité

Inria, institut français de recherche en sciences du numérique, joue un rôle clé dans le soutien à scikit-learn depuis sa création. Sa participation garantit que les certifications scikit-learn resteront alignées sur les dernières avancées académiques.

Artefact, expert en applications industrielles du machine learning, apporte sa vision pratique et son savoir-faire en entreprise, contribuant ainsi à un programme de certification qui répond aux réalités des usages en entreprise. Ce partenariat assure que la certification scikit-learn, soutenue par la rigueur académique et l’expertise pratique, bénéficiera autant aux chercheurs qu’aux entreprises.

En unissant des valeurs académiques, des exigences éthiques et des compétences industrielles, ce programme aspire à établir un nouveau standard pour la communauté des data scientists, où la maîtrise technique se conjugue à la responsabilité.

Teradata, plateforme d’analyse et de données cloud, annonce l’intégration de la plateforme d’IA DataRobot à ses produits Teradata VantageCloud et ClearScape Analytics. Cette collaboration vise à optimiser l’utilisation de l’IA, en donnant aux entreprises davantage de moyens et de flexibilité pour développer et mettre en œuvre des modèles d’IA performants et sécurisés à grande échelle.

En 2022, Teradata a annoncé le lancement de Teradata VantageCloud et Teradata VantageCloud Lake, offrant aux entreprises une plateforme complète d’analyse et de données dans le cloud pour résoudre leurs défis commerciaux les plus importants, tout en accélérant les résultats pour de nombreux cas d’utilisation.

Elle a également dévoilé ClearScape Analytics, qui élevait ses capacités d’analyse en introduisant plus de 50 nouvelles séries chronologiques et fonctions ML dans la base de données, ainsi que des ModelOps intégrés conçus pour opérationnaliser rapidement les initiatives d’IA/ML.

Cette plateforme permet aux entreprises d’exploiter pleinement leurs données pour des analyses prédictives, descriptives et prescriptives, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées et la maximisation de la valeur des données.

Le partenariat avec DataRobot

Fondée en 2012, DataRobot propose une plateforme complète de machine learning automatisé qui permet aux entreprises de construire, déployer et gérer des modèles d’IA de manière rapide et efficace. Elle prend en charge une large gamme de modèles, y compris les modèles prédictifs et génératifs, permettant ainsi aux entreprises de résoudre divers types de problèmes analytiques.

La plateforme offre une intégration facile avec divers environnements de données et outils analytiques. L’intégration avec Teradata permettra aux clients de tirer pleinement parti des capacités des deux entreprises.

Daniel Spurling, vice-président senior de la gestion des produits chez Teradata, explique :

“DataRobot est connu pour ses modèles précis et de haut niveau, et VantageCloud offre l’évolutivité et l’efficacité incroyables dont les entreprises modernes ont besoin. Ensemble, les résultats d’un modèle large peuvent être explicables, gouvernés et exploitables. Le potentiel de l’IA augmente rapidement, et Teradata et DataRobot ouvrent la voie aux organisations pour accélérer l’adoption de l’IA de confiance, à une échelle qui compte”.

Les avantages pour les utilisateurs

• Opérationnalisation à grande échelle : Grâce à la fonctionnalité Bring Your Own Model (BYOM) de ClearScape Analytics, les utilisateurs peuvent importer et opérationnaliser les modèles d’IA de DataRobot directement dans VantageCloud. Cela permet un accès plus rapide aux données et aux résultats, accélérant ainsi l’innovation ;
• Flexibilité pour les data scientists : DataRobot offre une plateforme complète pour le cycle de vie de l’IA, permettant aux data scientists d’utiliser leurs outils et technologies préférés. Cette flexibilité est cruciale pour tirer parti des dernières innovations en IA ;
• Déploiement économique et sécurisé : Teradata VantageCloud permet le déploiement de modèles d’IA à grande échelle dans le même environnement que celui où résident les données, sans coût de licence supplémentaire. Les entreprises peuvent ainsi contrôler les coûts tout en garantissant la responsabilité et la sécurité des modèles déployés. Le déploiement peut être effectué sur tous les fournisseurs de cloud et sur site.

Ces nouvelles fonctionnalités sont d’ores et déjà disponibles.

Le programme Break Through Tech AI vise à offrir aux étudiants de premier cycle, en particulier aux femmes noires, latino-américaines, autochtones, à faible revenu ainsi qu’aux personnes transgenres ou non binaires, sous-représentées dans l’informatique, une formation spécialisée en IA, ML et data science axée sur l’industrie.

Ce programme est organisé par le MIT Schwarzman College of Computing en collaboration avec Break Through Tech, une initiative nationale lancée par Cornell Tech en 2016 pour augmenter le nombre de femmes et de groupes sous-représentés obtenant un diplôme en informatique.

Il est proposé à :

• Boston, au MIT Schwarzman College of Computing (pour les étudiants de la grande région du Massachusetts) ;
• Los Angeles, à l’École d’ingénierie Samueli de l’UCLA (pour les étudiants du sud de la Californie) ;
• En virtuel, pour les étudiants situés en dehors de ces zones métropolitaines.

D’une durée de 18 mois, ce programme inclusif est totalement gratuit, une allocation sera d’ailleurs versée à chaque étudiant afin de lui permettre de participer aux activités éducatives extrascolaires.

Une formation complète et axée sur l’industrie

Le programme commence par un programme d’été intensif en ingénierie ML, développé par des leaders de l’industrie et du monde universitaire. Les étudiants y acquièrent des compétences essentielles et pratiques, telles que :

• La création de pipelines d’analyse de données ;
• L’entraînement et la validation de modèles ML ;
• L’utilisation des bibliothèques ML/AI courantes.

A chaque étape du processus, les étudiants bénéficient du soutien du corps professoral et des étudiants diplômés qui répondront à leurs questions et les aideront à se préparer aux projets AI Studio pendant l’année universitaire.

AI Studio : des projets réels et collaboratifs

Après le programme d’été, les étudiants rejoignent l’AI Studio, où ils travaillent en équipes pour résoudre des défis industriels concrets. Ces projets, fournis par des entreprises de premier plan, permettent aux étudiants de développer un portefeuille de projets d’IA, démontrant leurs capacités et leur préparation à entrer sur le marché du travail. Parmi les partenaires d’AI Studio figurent Google, JP Morgan Chase, American Express, Pfizer, ASAPP, et bien d’autres.

Un soutien professionnel personnalisé

Les participants bénéficient de divers types de soutien durant ces 18 mois. Un programme structuré de mentorat de neuf mois permettra notamment aux étudiants de collaborer avec des professionnels du secteur. Au travers d’études de cas réels, des simulations axées sur le développement de compétences et des retours personnalisés, les mentors les aideront à s’assurer qu’ils sont sur la bonne voie pour décrocher un stage d’été et un emploi à temps plein.

Grande école d’ingénieurs généralistes relevant du ministère de l’économie, des finances et de la souveraineté industrielle et numérique, IMT Atlantique annonce confier la direction de son nouveau département dédié aux sciences des données à Tinashe Mutsvangwa, où il supervisera les activités dans le domaine de la recherche et de l’enseignement.

Née le 1er janvier 2017 de la fusion des écoles Mines Nantes et Télécom Bretagne, disposant de trois campus à Brest, Nantes et Rennes, IMT Atlantique est l’une des 10 premières écoles d’ingénieurs de France, une des 500 premières universités mondiales du THE World University Ranking. Elle fait partie de l’Institut Mines-Télécom, un ensemble d’établissements d’enseignement supérieur français spécialisés dans les sciences et technologies de l’information et de la communication, ainsi que dans les sciences de l’ingénieur.

Les principales missions d’IMT Atlantique sont la formation d’ingénieurs généralistes hautement qualifiés, la recherche scientifique et technologique de pointe, ainsi que l’innovation dans les domaines du numérique, de l’énergie et de l’environnement. L’école accorde une grande importance à la coopération avec l’industrie et les partenaires académiques, favorisant ainsi le transfert de technologies et contribuant au développement économique et social de la région Bretagne-Pays de Loire et au-delà.

IMT Atlantique propose une variété de formations allant des cycles ingénieurs classiques aux formations par apprentissage, en passant par des masters spécialisés et des doctorats. Elle est également impliquée dans de nombreux projets de recherche nationaux et internationaux, notamment à travers ses laboratoires de recherche associés au CNRS, à l’INSERM et à d’autres institutions académiques.

Un département dédié aux sciences des données

Avec ce nouveau département, l’IMT Atlantique vise à développer des activités de recherche et d’enseignement dans le domaine interdisciplinaire des sciences des données, en forte interaction avec des enjeux industriels et sociétaux (santé et environnement). Les activités de recherche seront menées en collaboration avec le Lab-STICC ( Laboratoire des Sciences et Technologies de l’Information, de la Communication et de la Connaissance, UMR CNRS 6285) et le LaTIM, (Laboratoire de Traitement de l’Information Medicale, UMR1101 INSERM).

Tinashe Mutsvangwa, Directeur du département d’enseignement et de recherche Data Science d’IMT Atlantique

Titulaire d’un Doctorat en Ingénierie biomédicale, Tinashe Mutsvangwa, avant de rejoindre l’équipe d’IMT Atlantique, occupait les fonctions de Directeur adjoint de la division d’Ingénierie biomédicale de l’Université du Cap, en Afrique du Sud.

Il apporte à IMT Atlantique son leadership scientifique, son expertise académique et son expérience dans la gestion de projets internationaux interdisciplinaires. Il a notamment supervisé un partenariat avec IMT Atlantique sur l’analyse des images médicales et a dirigé des laboratoires de recherche, dont l’Image-based Inferencing and Distributed Diagnosis Lab (Mi2d2 Lab) à l’université du Cap, où il a géré des projets de transferts de technologies université-privé, des activités d’essaimage et des campagnes de financement de programmes d’enseignement et de recherche.

Reconnu pour ses contributions scientifiques, Tinashe Mutsvangwa a participé à de nombreux comités scientifiques et a publié une cinquantaine d’articles dans des revues internationales. Ses travaux de recherche et d’enseignement ont été récompensés par plusieurs distinctions prestigieuses, notamment l’Oppenheimer Memorial Trust Sabbatical Fund (2021), le Swiss National Science Foundation Scientific Exchange (2021) et la RBUCE W Junior Chair in Biomedical Imaging (2012).

Le Groupe des écoles nationales d’économie et statistique (GENES) annonce un plan de développement visant à faire face à la pénurie d’experts en data science. Ce plan, baptisé “GENES 2027”, est une réponse aux besoins croissants des institutions publiques et des entreprises en matière d’accompagnement dans les domaines de la transition écologique, des évolutions numériques et des mutations industrielles.

Créé en 1994 par l’Insee, le GENES est depuis 2011 un établissement public d’enseignement supérieur et de recherche de référence en statistiques et science des données, économie et sciences sociales quantitatives, finance et assurance. Il regroupe deux grandes écoles d’ingénieurs, l’ENSAE Paris et l’ENSAI à Rennes, ainsi qu’un organisme de formation continue (ENSAE-ENSAI Formation Continue) qui diplôment chaque année plus de 500 spécialistes, dont des cadres supérieurs de l’Etat (administrateurs et attachés de l’Insee).

Initié à la demande du Gouvernement et de l’Insee, le plan prévoit d’augmenter le nombre de diplômés de 43%, permettant ainsi de former 171 élèves supplémentaires chaque année. Dans cet objectif, le GENES recevra un financement supplémentaire de 5,9 millions d’euros sur la période 2024-2027. Cette enveloppe servira notamment au recrutement d’une soixantaine de personnes, comprenant des enseignants-chercheurs et des fonctions support.

Catherine Gaudy, Directrice générale du GENES, souligne l’importance de cette initiative :

“A l’heure où la donnée et l’IA sont au cœur de la conception et du déploiement des politiques publiques et des stratégies industrielles, la pénurie de talents dans le domaine de la data science est un véritable défi sur lequel l’ensemble des acteurs en France doit se mobiliser.

Nous avons besoin de former plus d’experts dans l’analyse approfondie de données complexes et hétérogènes, ayant à la fois des capacités de modélisation mathématiques et une solide culture des enjeux environnementaux, économiques et sociaux. Par ce plan de développement ambitieux, et par ses formations en sciences des données, dont l’excellence est historique et reconnue, le GENES entend contribuer pleinement à ces enjeux”.

Le plan “GENES 2027” prévoit une répartition précise des nouveaux diplômés, avec notamment 140 ingénieurs issus des deux écoles du Groupe, ainsi que 31 nouveaux attachés de l’Insee formés à l’ENSAI chaque année.

Pour l’ENSAE, le plan de développement s’appuiera sur :

• Une augmentation des admissions via le concours commun Mines-Ponts (CPGE scientifiques), de 10 à 15 recrutements ;
• Un accroissement des admissions en filière B/L, avec un objectif de 5 à 10recrutements supplémentaires ;
• Une expansion progressive des admissions en filière ECG avec 15 à 25 recrutements complémentaires ;
• Un accent mis sur l’admission en 2ème année directe, avec pour cible une trentaine de recrutements supplémentaires.

Pour l’ENSAI, le plan de développement s’appuiera sur :

• L’expansion des admissions via les concours communs des instituts nationaux polytechniques (filières MP, MPI, PC, PSI) – CPGE scientifiques -, de 20 à 40 recrutements supplémentaires ;
• Un accent mis sur l’admission sur titres des formations universitaires, notamment au niveau BUT Sciences des données et BUT Informatique, 3ième année de licence (L3) et première année de Master (M1), avec une cible de 20 à 30 recrutements. L’association récente avec l’Université de Rennes prévoit précisément le renforcement de ces passerelles ;
• Le maintien des recrutements sur les concours spécialisés  “économie et sciences sociale” et “économie et gestion”.

Pour répondre aux besoins de formations et assurer un encadrement de qualité aux étudiants et attachés-stagiaires des écoles, le GENES va créer :

• 26 emplois supplémentaires d’enseignants-chercheurs et 5 postes de doctorants ;
• 7 emplois d’assistants d’enseignement, coordinateurs et ATER ;
• 25 emplois non enseignants (renforcement des fonctions support, des services chargés de la scolarité et des admissions, des stages et des relations entreprises).

A l’ENSAE, la création d’emplois d’enseignants-chercheurs s’appuiera sur le renforcement des 4 pôles existants, dans les domaines de la finance et assurance, de l’économie, de la statistique et de la sociologie. Pour l’ENSAI, le renforcement des effectifs s’effectuera sur l’équipe “statistique-mathématiques appliquées “, l’équipe “statistique-computer science” et l’équipe “économie”. En complément de ces postes d’enseignants-chercheurs, cinq créations d’emplois seront dédiées au recrutement de doctorants contractuels.

Plus d’informations sont à retrouver dans le dossier de presse “GENES 2027”.

En 2015, Elon Musk, Sam Altman et Greg Brockman lançaient OpenAI, une association à but non lucratif dont l’objectif était de promouvoir et développer une intelligence artificielle bénéficiant à l’humanité. Elon Musk, qui l’a quittée en 2018, a déposé plainte la semaine dernière contre OpenAI et ses cofondateurs pour non-respect de l’accord initial à l’origine de la création de l’association.

A l’origine, OpenAI était une organisation à but non lucratif qui s’était donné pour mission principale de veiller à ce que l’intelligence artificielle générale (AGI ou IAG) profite à tous. Il est écrit dans sa charte : “Nous tenterons de construire directement des AGI sûres et bénéfiques, mais considérerons également notre mission comme remplie si notre travail aide les autres à atteindre ce résultat”.

En 2019, peu après le départ d’Elon Musk et le développement de GPT-2, elle s’est restructurée et a créé OpenAI LP, pour pouvoir lever des fonds afin de poursuivre ses travaux et motiver les chercheurs. Les bénéfices d’OpenAI LP devaient être plafonnés et tout excédent versé à l’association non-lucrative OpenAI.

La même année, OpenAI a signé un partenariat exclusif avec Microsoft, qui lui a fourni un milliard de dollars et un accès à sa plateforme cloud Azure.

Les raisons exactes du départ d’Elon Musk n’ont pas été explicitement divulguées, mais il a été rapporté que sa décision était motivée par des conflits d’intérêts potentiels liés à ses autres entreprises, notamment Tesla et SpaceX, qui pouvaient avoir des projets ou des intérêts concurrents avec OpenAI. Des divergences d’opinion quant à la gestion de l’organisation ont également été évoquées.

Récemment, le très médiatique entrepreneur a annoncé la pose du 1er implant de sa société Neuralink sur un humain et le lancement de Grok, la première IA générative de sa start-up xAI. Elon Musk a déposé le nom de cette dernière société le 9 mars l’an passé, alors qu’il était l’un des principaux détracteurs de l’IA, la qualifiant de menace pour l’humanité, et a été l’un des signataires de la lettre ouverte “Pause Giant AI Experiments” publiée le 29 mars suivant. Celle-ci appelait tous les laboratoires d’IA à suspendre immédiatement et pendant au moins 6 mois l’entraînement de systèmes d’IA plus puissants que GPT-4.

Pourquoi une plainte aujourd’hui ?

OpenAI commercialise GPT-4 tout comme Elon Musk prévoit de le faire pour Grok qui sera disponible pour tous les abonnés X Premium+.

Selon ce dernier, GPT-4 se rapproche de l’IAG : l’investissement de Microsoft de l’an passé n’est donc pas compatible avec la mission initiale de l’association, le fait qu’il ne soit pas open source non plus. Il estime qu’OpenAI est devenue une machine à profit et détourne le bénéfice de l’IA au profit de Microsoft, et ce, au détriment de l’humanité.

Il a donc décidé de déposer plainte pour rupture de contrat, manquement à l’obligation fiduciaire et pratiques commerciales déloyales. Il y vise spécifiquement Sam Altman, mentionnant la signature d’une lettre d’intention en 2019, “pour acquérir pour 51 millions de dollars de puces à une start-up dans laquelle M. Altman a beaucoup investi”. Elon Musk fait ici référence à la société Rain AI, basée à San Francisco.

Les deux hommes qui ont pris l’habitude de communiquer via les médias et réseaux sociaux ne semblent pas près de se réconcilier. Selon OpenAI, sa collaboration avec Microsoft est avant tout un moyen de soutenir son objectif de créer une intelligence artificielle bénéfique pour l’humanité.

Que la plainte soit traitée ou non, quelles que soient les motivations réelles d’Elon Musk, elle met en lumière le risque de mainmise des grandes entreprises technologiques sur le marché de l’IA générative. D’ailleurs, Microsoft et OpenAI font partie des sociétés dont les partenariats sont examinés par la Federal Trade Commission (FTC) aux Etats-Unis, La Commission européenne et l‘Autorité de la concurrence en France.

NDLR : Cet article mentionne IA générative et IA générale. L’intelligence artificielle générative est de plus en plus mentionnée sous l’acronyme IAG, pouvant prêter à confusion avec l’intelligence artificielle générale, pour laquelle cet acronyme est traditionnellement employé. Il convient de rappeler que les deux sont distinctes. L’IA générative représente une classe d’IA destinée à générer du contenu (texte, image, vidéo..), par opposition à l’IA prédictive. Le concept d’IA générale désigne quant à lui une intelligence artificielle non spécialisée, multimodale, et dont le niveau pourrait être comparable à celui de l’intelligence humaine.

Smart4 Engineering, groupe français spécialisé dans l’ingénierie numérique et la R&D, annonce la finalisation de l’acquisition de Closer Consulting, une entreprise portugaise spécialisée dans la data science, le business intelligence, l’Advanced Analytics et l’intelligence artificielle. Cette initiative s’inscrit dans la stratégie de Smart4 Engineering visant à renforcer sa présence en Europe en intégrant des entités spécialisées dans le secteur technologique.

Créé en 2020, dirigé par Cyril Roger, Smart4 Engineering n’a cessé depuis le rachat à ses débuts de LeXi de poursuivre sa politique d’acquisition afin d’apporter des solutions efficaces aux défis auxquels est confrontée l’industrie dans les domaines de la data, de l’IA, des logiciels critiques, de la cybersécurité et des infrastructures intelligentes. Le groupe combine aujourd’hui l’expertise de 11 entités puisqu’Atlantica, BI Consulting (aujourd’hui Sibylone), LR Technologies Groupe, Capitole Consulting, Eurosystem, LR Technologies Groupe, Solent, TITAN, TopNetwork et TopSystem font eux aussi partie du groupe et viennent d’être rejoints par Closer Consulting.

Avec des bureaux dans huit pays et environ 3 500 ingénieurs hautement qualifiés, Smart4 Engineering ambitionne de faire passer son chiffre d’affaires de 250 millions d’euros à plus de 300 en 2024.

L’acquisition de Closer Consulting

Closer Consulting vient ainsi renforcer la position de Smart4 Engineering sur le marché européen en élargissant sa gamme de produits. Dans le cadre de cette intégration, João Pires da Cruz, l’un de ses co-fondateurs, a été nommé VP Research & Innovation de Smart4 Engineering.

Fondée en 2005, basée à Lisbonne, Closer Consulting compte plus de 350 professionnels répartis au Portugal, au Royaume-Uni et au Brésil. Axée sur la satisfaction des besoins opérationnels et de BI à long terme de ses clients, la société propose des services de conseil en stratégie de données, des projets personnalisés, l’externalisation de compétences en TI et en données, et des services de proximité. Elle réalise un chiffre d’affaires de plus de 15 millions d’euros et compte parmi ses clients des acteurs majeurs de l’industrie, des services, des transports, des télécommunications.

Cyril Roger déclare :

“Closer s’est imposée comme une entreprise de référence dans le secteur de la data et de l’IA. Nous sommes enthousiastes à l’égard du marché portugais, mais suite à notre stratégie d’internationalisation, l’objectif est clair d’aller encore plus loin. Il est vrai que nous avons étendu notre activité à l’étranger, mais avec cette intégration dans le groupe, qui en plus de sa robustesse partage également notre vision, nous disposerons d’une structure avec un savoir-faire et une présence dans différentes zones géographiques, ce qui nous permettra d’agir avec assurance sur les différents marchés cibles. Nous sommes très enthousiastes à l’idée de cette collaboration, qui nous permettra d’offrir à nos clients un large éventail de nouveaux produits, de nouvelles compétences et de nouvelles expériences”.

Fernando Matos, associé et co-fondateur de Closer Consulting, ajoute :

“Forts de notre position sur le marché portugais, nous avons un objectif clair : aller encore plus loin. Grâce à cette intégration dans le groupe Smart4 Engineering, qui, en plus de sa solidité, partage également notre vision, nous disposerons d’une structure, d’un savoir-faire et d’une présence dans plusieurs pays. Cela nous permettra d’agir de manière assertive sur les différents marchés cibles”.