Un projet data ne se juge pas à la beauté d'un tableau de bord. Il se juge à la fraîcheur des données le lundi matin, au nombre de sources qu'il a fallu réconcilier, à la précision d'un modèle six mois après sa mise en production. Entre une démonstration réussie et un usage quotidien, il y a des pipelines, des tests, de la supervision : c'est là que les prestataires se distinguent.
Voici notre sélection 2026 des dix agences et cabinets qui comptent en France pour le data engineering, les plateformes de données, la BI, la data science et le machine learning appliqués.
Nos critères de sélection
Pour figurer dans ce Top 10, un acteur doit cumuler :
Des pipelines, des plateformes ou des modèles en production, pas seulement des POC ou des audits.
Une maîtrise de la chaîne complète : collecte, transformation, stockage, mise à disposition, supervision.
Des références vérifiables, publiées par l'acteur lui-même ou par ses clients.
Une équipe d'ingénieurs et de data scientists salariés, capable de reprendre un existant.
Une présence réelle en France, avec des interlocuteurs joignables.
De la transparence sur la propriété du code, des modèles et de la documentation.
Classement réalisé par Galadrim. Nous figurons dans notre propre sélection en appliquant les six critères publics ci-dessus.
Comparatif des 10 meilleures agences data en France en 2026| Agence | Fondée | Taille | Spécialité data | Profil idéal |
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| 1. Galadrim | 2017 | 170+ | Plateformes de données, machine learning et IA en production | PME, ETI et grands groupes qui veulent un usage métier livré |
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| 2. Artefact | 2014 | 2 500 | Conseil data et IA, plateformes, marketing data | Grands groupes, programmes internationaux |
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| 3. Ekimetrics | 2006 | 400+ experts data | Data science appliquée au marketing et au pilotage commercial | Annonceurs qui veulent mesurer le ROI de leurs investissements |
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| 4. Theodo Data & AI | 2016 | Groupe de 850+ | Data engineering, data science et IA en équipes produit | Directions métier qui veulent un cas d'usage livré en quelques semaines |
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| 5. Keyrus | 1996 | 3 000+ | BI, data analytics, performance financière | Grands comptes, déploiements multi-pays |
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| 6. Converteo | 2007 | 450+ | Data et IA pour le marketing et la décision | Directions marketing et e-commerce |
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| 7. OCTO Technology | 1998 | Plusieurs centaines | Architecture de SI et plateformes data | DSI qui refondent leur socle de données |
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| 8. Ippon Technologies | 2002 | ~700 | Plateformes data cloud (Snowflake, Databricks) | Équipes techniques qui migrent vers le cloud |
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| 9. Jems | 2002 | 745 (fin 2022) | Industrialisation de la donnée, référentiels, data management | Grands comptes qui structurent leur patrimoine de données |
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| 10. Eulidia | 2008 | Non publiée | Modern data stack sur Snowflake, BI | ETI et grands comptes qui construisent leur entrepôt de données |
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1. Galadrim
L'agence tech & IA qui construit la chaîne de données de bout en bout, de la collecte jusqu'au modèle ou à l'outil métier qui l'exploite.
Année de création : 2017
Taille : 170+ experts, dont 40 ingénieurs IA et 140+ profils tech seniors issus de Polytechnique, Centrale ou l'ENS. Fondée par deux anciens Polytechniciens (ex-Meta, ex-Microsoft).
Siège : Paris (HQ), Nantes, Lyon.
Expertise data : Data engineering (collecte, transformation, base unique, supervision de la fraîcheur), plateformes Snowflake et Databricks, machine learning (gradient boosting, séries temporelles, réseaux de neurones), computer vision, recherche opérationnelle, text-to-SQL et agents IA branchés sur les données internes.
Clients de référence : Stellantis, Suez, Castrol, Chanel, Vinci Construction, BNP Paribas, Fédération Française d'Athlétisme, OGF.
Cas client signature : Stellantis (Spoticar) : six systèmes réunis dans une base unique, plus de 100 000 véhicules référencés, deux interfaces alimentées par la même base. Fédération Française d'Athlétisme : plus de 60 millions de résultats traités, calcul et affichage en moins de 300 ms. Suez : modèle de prévision couvrant 600 000 habitants, 95 % de précision. Secobra Recherches : moteur text-to-SQL qui traite plus de 10 000 requêtes par mois.
Pourquoi elle figure dans ce classement : Plus de 200 pipelines de données et 80 modèles de machine learning en production chez ses clients, avec des chiffres publiés pour chacun des cas cités. Galadrim couvre ce que les cabinets de conseil data sous-traitent souvent : l'application qui consomme la donnée. Code, pipelines, modèles et documentation sont cédés au client à chaque livraison.
2. Artefact
Le cabinet data et IA d'origine française devenu l'un des acteurs internationaux de référence.
Année de création : 2014. Fusion avec NetBooster en 2017, puis retrait de la cote en 2021 après l'entrée d'Ardian.
Taille : 2 500 personnes, dont plus de 350 data engineers et 450 data scientists.
Siège : Paris, avec des bureaux sur plusieurs continents.
Expertise data : Stratégie data et IA, fondations de données et BI, plateformes data et IA agentique, marketing data, formation et conduite du changement. Partenaire de Databricks, Snowflake, Dataiku et des principaux clouds.
Clients de référence : Plus de 1 000 clients revendiqués, dont Carrefour, L'Oréal, Orange, Sanofi, Société Générale, BNP Paribas et Bpifrance.
Cas client signature : Bpifrance : IA agentique déployée auprès de 500 collaborateurs avec la plateforme Dust, cadre de gouvernance validé en moins de quatre semaines, plus de 1 500 agents construits par les équipes métier en moins de douze mois.
Pourquoi elle figure dans ce classement : La profondeur d'équipe pour porter un programme data à l'échelle d'un groupe, dans plusieurs pays à la fois, avec une offre qui va de la stratégie à l'ingénierie. Le format et les tarifs d'un grand cabinet : surdimensionné pour une PME ou pour un seul cas d'usage.
3. Ekimetrics
Le spécialiste de la data science appliquée à la performance marketing et commerciale.
Année de création : 2006, à Paris.
Taille : Environ 400 experts en data science selon ses annonces de recrutement, équipe entièrement internalisée.
Siège : Paris, avec des bureaux à Londres, New York, Hong Kong et Shanghai.
Expertise data : Marketing mix modeling, optimisation des campagnes, revenue growth management, excellence commerciale, mesure de l'impact environnemental. Plateforme propriétaire Eki.Decisions.
Clients de référence : Nestlé, Renault, Groupe SEB, Auchan, BlaBlaCar, Estée Lauder, Leroy Merlin, Eurostar.
Cas client signature : Modèles de mesure de l'efficacité marketing pour des annonceurs comme Coty, Nestlé et Pierre & Vacances - Center Parcs.
Pourquoi elle figure dans ce classement : Nommée Leader du Forrester Wave Marketing Measurement and Optimization Services au premier trimestre 2026, après l'avoir déjà été en 2023. Une profondeur statistique rare sur une question précise : que rapporte chaque euro investi. Ce n'est pas l'interlocuteur pour construire une plateforme de données généraliste ou un outil métier.
4. Theodo Data & AI
L'entité data et IA du groupe Theodo, héritière de Sicara, qui livre des cas d'usage en quelques semaines.
Année de création : 2016, sous le nom Sicara. Entité du groupe Theodo.
Taille : Effectif de l'entité non publié ; le groupe Theodo compte plus de 850 personnes.
Siège : Paris.
Expertise data : Data engineering, data science et IA, qualité et gouvernance des données, plateformes data sur Google Cloud et AWS, méthode Lean Tech. Offres packagées : feuille de route data, plateforme prête à l'emploi, plateforme de données de santé souveraine.
Clients de référence : Carrefour, Pierre & Vacances, Renault, Leroy Merlin, Deezer, IQVIA, Egis.
Cas client signature : Carrefour : Store Adaptor, moteur algorithmique de recommandation d'assortiment pour 1 200 magasins, +7,5 % de chiffre d'affaires en neuf semaines. Pierre & Vacances : MVP de plateforme de données client unifiée livré en treize semaines.
Pourquoi elle figure dans ce classement : Des résultats chiffrés et datés, et un format équipe produit qui livre vite. L'adossement au groupe Theodo apporte la profondeur technique. Convient moins aux organisations qui cherchent un renfort en régie ou un seul profil.
5. Keyrus
Le groupe français de la donnée et de la BI, présent dans une trentaine de pays.
Année de création : 1996, par Eric Cohen. Coté en Bourse depuis 2000, aujourd'hui sur Euronext Growth Paris.
Taille : Plus de 3 000 collaborateurs dans plus de 28 pays. 354,6 M€ de chiffre d'affaires en 2024.
Siège : France.
Expertise data : Business intelligence et data analytics, plateformes data cloud, IA générative, Enterprise Performance Management, conseil en stratégie data.
Clients de référence : Grands comptes de l'industrie, des services et de la finance, en France et à l'international.
Cas client signature : Keyrus publie peu de cas chiffrés ; sa solidité se lit dans ses comptes publics, avec 59 % de chiffre d'affaires récurrent en 2024.
Pourquoi elle figure dans ce classement : Trente ans de BI et une couverture géographique qui permet de déployer la même solution dans plusieurs filiales. Un choix sûr pour un grand compte ; une PME y trouvera rarement l'interlocuteur senior et la souplesse qu'elle attend.
6. Converteo
Le cabinet data et IA des directions marketing et e-commerce.
Année de création : 2007, par Raphaël Fétique et Thomas Faivre-Duboz. Le groupe Dékuple est entré au capital en 2014.
Taille : Plus de 450 consultants et experts, contre une centaine en 2019.
Siège : Paris, avec des bureaux à New York, Toronto et Madrid.
Expertise data : Data et IA pour la décision (BI, marketing mix modeling, pricing), data et IA pour le marketing (analytics, CRO, média, connaissance client), fondations data et cloud, CDP et CRM.
Clients de référence : Plus de 200 clients, notamment dans le luxe, l'industrie et la distribution.
Cas client signature : Converteo ne publie pas de cas chiffré nommé ; son offre s'appuie sur plus de 90 partenaires technologiques, de la CDP au marketing mix modeling.
Pourquoi elle figure dans ce classement : Un des premiers cabinets français à avoir fait de la donnée marketing un métier, et une croissance qui le confirme. Le bon choix quand le sponsor du projet est le CMO. Moins pertinent pour un projet de données industrielles ou de machine learning opérationnel.
7. OCTO Technology
Le cabinet d'architecture que l'on appelle pour refaire un socle de données.
Année de création : 1998, par François Hisquin. Filiale d'Accenture depuis 2017.
Taille : Plusieurs centaines de consultants, architectes et ingénieurs. Certifiée B Corp.
Siège : Paris.
Expertise data : Architecture de SI, plateformes data et IA, data engineering, migration cloud, organisation des équipes data.
Clients de référence : Grands groupes et administrations, de la startup à la multinationale.
Cas client signature : OCTO publie peu de cas chiffrés ; sa production publique (publications, conférence Data et IA La Grosse Conf) tient lieu de vitrine.
Pourquoi elle figure dans ce classement : La culture d'architecture la plus documentée du marché français, ce qui permet de juger sur pièces avant de signer. À solliciter quand la question est structurelle - quel socle, quelle organisation - plutôt que pour livrer un cas d'usage isolé.
8. Ippon Technologies
Le cabinet cloud et data qui construit les plateformes sur lesquelles tournent les usages.
Année de création : 2002, par Stéphane Nomis.
Taille : Environ 700 experts.
Siège : Paris, avec des implantations aux États-Unis, au Maroc et en Australie.
Expertise data : Plateformes data, stratégie data, data et IA engineering. Partenaire de Snowflake, Databricks, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure et OVHcloud. Éditeur du générateur open source JHipster.
Clients de référence : Engie Digital, Suez, Sodebo, Galeries Lafayette, Orange Bank, Metroscope (EDF), Office Français de la Biodiversité.
Cas client signature : Plateformes data cloud et migrations pour des acteurs de l'énergie, de la distribution et du secteur public.
Pourquoi elle figure dans ce classement : Un profil d'ingénierie très solide sur le socle et des partenariats sur les deux grandes plateformes du marché. Ce n'est pas le cabinet de la data science appliquée au métier, c'est celui de l'infrastructure sur laquelle elle tournera.
9. Jems
L'industriel de la donnée, de la gouvernance aux référentiels uniques.
Année de création : 2002. Majorité du capital reprise par Meanings Capital Partners en 2023.
Taille : 745 collaborateurs et 74 M€ de chiffre d'affaires fin 2022.
Siège : Levallois-Perret, avec des agences dans 13 métropoles françaises et en Suisse, Belgique, Espagne, Roumanie, Maroc et Tunisie.
Expertise data : Gouvernance des données, plateformes data, acquisition et data management, analytics, IA générative sur patrimoine documentaire. Certifiée ISO 27001.
Clients de référence : Pathé, Renault, Chanel, Saint-Gobain, SNCF, BNP Paribas.
Cas client signature : Référentiel unique unifiant les données de 21 filiales dans l'automobile, et plateforme data et digitale pour l'expérience cinéma de Pathé.
Pourquoi elle figure dans ce classement : Une approche industrielle de la donnée et un maillage régional rare, utile pour les grands comptes dont les équipes sont dispersées. Le format ESN convient au renfort et aux chantiers de fond ; moins à une startup qui veut un produit livré clé en main.
10. Eulidia
Le spécialiste de la modern data stack, partenaire Elite de Snowflake.
Année de création : 2008
Taille : Non publiée.
Siège : Paris, avec une agence à Nantes.
Expertise data : Stratégie, transformation et delivery data : architecture cloud, data management, data visualisation, data science, IA générative. Écosystème Snowflake, Fivetran, dbt, Qlik, Tableau et DataGalaxy. Formation via Eulidia Institute.
Clients de référence : Grands comptes et ETI, sur les fonctions marketing, finance, RH, achats et supply chain.
Cas client signature : Plus de 35 entreprises accompagnées dans la mise en place d'une plateforme de données moderne sur Snowflake.
Pourquoi elle figure dans ce classement : Une spécialisation nette et attestée : statut Elite Services Partner de Snowflake, 15 certifications SnowPro Core et une Advanced. Le bon choix si la décision Snowflake est prise ; moins pertinent si la plateforme reste à choisir ou si le besoin est un modèle de machine learning.
Votre besoin est-il un usage ou un socle ? Si la question est de mettre un modèle, un moteur de recherche ou un outil de pilotage entre les mains des équipes métier : Galadrim ou Theodo Data & AI. Si elle est de refondre la plateforme sur laquelle tout reposera : OCTO, Ippon ou, sur Snowflake, Eulidia.
Qui porte le projet ? Une direction marketing qui veut mesurer et activer trouvera chez Converteo et Ekimetrics des équipes qui parlent sa langue. Une direction générale qui lance un programme data et IA à l'échelle d'un groupe international ira plutôt vers Artefact ou Keyrus. Une DSI qui structure son patrimoine de données sur plusieurs sites regardera Jems.
Quel format d'équipe ? Une équipe produit au forfait engage un résultat et convient aux cas d'usage à livrer. La régie convient au renfort d'une équipe data interne déjà structurée. Un grand cabinet convient aux programmes multi-pays ; il est rarement économique pour un premier cas d'usage.
Quel budget prévoir ? Les fourchettes de marché observées en 2026 : un premier cas d'usage cadré (un pipeline, un tableau de bord, un modèle) se situe entre 30 000 € et 120 000 €. Une plateforme de données avec plusieurs sources, des tests et de la supervision : de 120 000 € à 400 000 €. Un programme data et IA pluriannuel dépasse le million. En régie, comptez de 550 à 1 000 € de TJM selon la séniorité et la rareté du profil. À budgéter en plus : les coûts d'infrastructure et de licences (entrepôt, orchestration, BI), facturés à l'usage.
La question qui filtre : « Combien de vos pipelines ou de vos modèles tournent encore en production, et qui les supervise ? » Un acteur sérieux répond par des chiffres.
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À propos de l'auteur : Arnaud Albalat est le CTO de Galadrim, agence tech & IA française basée à Paris (HQ), Nantes et Lyon, avec une présence en Espagne, en Suisse et au Royaume-Uni. Depuis 2017, il accompagne PME, ETI et grands groupes sur la construction de plateformes de données et la mise en production de modèles de machine learning, avec des clients comme Stellantis, Suez, Castrol et la Fédération Française d'Athlétisme.
Linkedin d'Arnaud Albalat.
