Blue Gibbon conçoit des solutions data & IA utiles, intégrées et mesurables

Blue Gibbon est une société française spécialisée dans le conseil en informatique, la data engineering, l’intelligence artificielle appliquée et la stratégie digitale.

Notre mission est simple : aider les entreprises à transformer leurs données, leurs processus et leurs usages numériques en outils opérationnels concrets. Nous concevons des solutions sur mesure, intégrées aux systèmes d’information existants, avec une attention particulière portée à la fiabilité, à la traçabilité et à l’impact métier.

Au-delà des missions de conseil, Blue Gibbon développe également ses propres travaux de recherche et développement autour de l’automatisation intelligente, de l’analyse de données complexes et de l’aide à la décision assistée par IA.

Une double approche : expertise terrain et innovation produit

Notre activité repose sur deux piliers complémentaires.

D’un côté, nous accompagnons les entreprises dans leurs projets data, cloud, IA et automatisation : audit, architecture, développement, intégration, formation et mise en production.

De l’autre, nous développons des briques technologiques propriétaires, issues de problématiques concrètes rencontrées sur le terrain. Ces travaux visent à créer des outils capables de traiter, structurer, enrichir et interpréter des données hétérogènes afin de produire des résultats exploitables par des utilisateurs non spécialistes.

Cette démarche d’innovation s’inscrit dans une logique de R&D appliquée : partir d’un besoin métier réel, identifier les verrous techniques, expérimenter différentes approches, puis industrialiser les solutions qui apportent un gain mesurable.

Notre projet d’innovation : Sprice-it

Blue Gibbon porte notamment le développement de Sprice-it, une solution numérique d’aide à l’estimation et à la valorisation d’objets à partir de données visuelles, descriptives et contextuelles.

Le projet vise à combiner plusieurs dimensions techniques :

• analyse et structuration de données issues de sources multiples ;

• extraction d’informations à partir d’images et de descriptions ;

• rapprochement avec des référentiels de marché ;

• assistance à l’évaluation par des modèles d’intelligence artificielle ;

• restitution claire, traçable et compréhensible pour l’utilisateur final.

L’enjeu n’est pas seulement d’automatiser une estimation, mais de construire un système capable d’aider à la décision dans un contexte où les données sont souvent incomplètes, dispersées ou difficiles à comparer.

Ces travaux mobilisent des compétences en data engineering, IA, architecture logicielle, expérience utilisateur et automatisation de processus.