Entreprise individuelle en France

OYData conçoit des systèmes d'IA prêts pour la production, pensés pour un impact mesurable.

Fondée par Orhan Yazar, PhD, OYData apporte plus de 10 ans d'expérience en intelligence artificielle appliquée et en data science, au croisement de la recherche, de l'industrie, des produits SaaS et de la transformation d'entreprise.

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Système de delivery IA Actif

Données Modèles Agents Produits

0 ans d'expérience en IA et data science

0 projets livrés ou accompagnés

0 millions d'euros de revenu additionnel annuel généré

PhD doctorat et recherche en Intelligence artificielle

Expertise

De la stratégie IA aux systèmes en production.

OYData aide les équipes à transformer leurs données, modèles et connaissances métier en produits déployés, exploitables, observables et améliorables.

IA générative et agents

Architectures RAG, plateformes d'IA générative locales, systèmes agentiques, interfaces MCP et workflows A2A.

Produits machine learning

Prévision, systèmes de recommandation, clustering, modèles de graphes, réseaux bayésiens, réseaux de neurones et optimisation.

Stratégie IA et delivery

Veille technologique, conseil stratégique, priorisation des cas d'usage, déploiement de modèles, observabilité et fondations MLOps.

Data intelligence

Pipelines de web data à grande échelle, veille marché, intelligence concurrentielle, NLP, analyse de sentiment et topic modeling.

Réalisations

Produits et projets en développement.

Survolez une carte pour la développer et en savoir plus.

SaaS IA · Garages

Mecaniq

L'agenda intelligent pour les garages professionnels.

Gérez les rendez-vous, le parc de véhicules de prêt, les absences, le diagnostic IA, les tableaux de bord et les paramètres, avec l'envoi automatique de SMS aux clients lors de la confirmation du rendez-vous et lorsque la voiture est prête.

Rendez-vous
Véhicules de prêt
Absences
Diagnostic IA
Dashboard
SMS client

Visiter mecaniq.fr →

Application mobile · En développement

Ironmove

Coaching fitness et nutrition propulsé par l'IA.

Planifiez vos entraînements, suivez votre nutrition, bénéficiez d'un coach IA, atteignez vos objectifs hebdomadaires et connectez-vous à vos amis — le tout dans une expérience mobile pensée pour des progrès réels.

Entraînements
Nutrition
Coach IA
Social
Objectifs hebdomadaires

Bientôt disponible sur l'App Store et Google Play.

Site associatif

ACAT

Association Culturelle Arbresloise Turque.

Association loi 1901 à L'Arbresle qui réunit familles, bénévoles et habitants autour d'événements culturels et solidaires ouverts à toutes les générations.

Échange
Partage
Intégration

Visiter association-acat.fr →

Kaggle · 13 / 3835

Mercedes-Benz Greener Manufacturing

Prédire le temps de banc d'essai pour réduire les émissions de CO₂.

Mercedes-Benz dépose près de 2 000 brevets par an et propose un catalogue immense d'options véhicule. Daimler a mis les Kagglers au défi d'affronter la malédiction de la dimension et de réduire le temps passé par chaque configuration unique sur le banc d'essai. Les meilleurs algorithmes prédisent assez précisément la durée des tests pour accélérer la validation et diminuer les émissions de CO₂, sans compromis sur les exigences de sécurité et de qualité de Daimler.

Voir le classement →

Orhan Yazar · fondateur d'OYData.

À propos du fondateur

Orhan Yazar, docteur en IA et leader en machine learning appliqué.

Je conçois, développe et industrialise des systèmes d'IA avec un objectif concret : créer de la valeur mesurable, améliorer la décision et aider les équipes à passer de l'expérimentation à la production.

Mon parcours associe recherche doctorale en machine learning, leadership IA en entreprise, mentorat, conseil et delivery opérationnel sur la tarification, la prévision, le NLP, l'optimisation et l'IA générative.

Entreprise: OYData, entreprise individuelle, France
Fondateur: Orhan Yazar
Domaines clés: Stratégie IA, machine learning, IA générative, MLOps, produits SaaS
Liens publics: GitHub · LinkedIn

Parcours

Une trajectoire entre industrie, recherche, mentorat et conseil.

Septembre 2021 - Aujourd'hui

Konecranes

AI Lead Researcher et référent R&D IA, avec plus de 17 millions d'euros d'uplift généré sur des initiatives machine learning, IA générative et pricing.

Référent machine learning sur les projets stratégiques et référent R&D IA auprès des équipes métier et innovation.
Projets à impact annuel estimé entre 1 et 15 millions d'euros : recommandation, NLP, graphes, images, prédiction du prix du métal et probabilité de gain commercial.
Solutions RAG, MCP, agents avec LLM et plus de 10 cas d'usage en IA générative, du PoC à la production.
Déploiement, monitoring et industrialisation sur Azure, Databricks, AWS, Kubernetes, Docker, Python et MLflow.
Pricing dynamique par web scraping, optimisation sous contraintes et cadrage des projets avec le métier ou l'équipe R&D.

2021 - Aujourd'hui

OpenClassrooms

Mentor data science indépendant, accompagnant des étudiants dans leurs parcours data science et machine learning engineering.

Mentorat de plus de 20 étudiants, avec 100 % de réussite sur les parcours accompagnés.
Data cleaning, preprocessing, régression, classification, NLP, classification d'images et clustering.
Accompagnement pratique sur le MLOps, les workflows Jupyter et la finalisation de projets.

Février 2021 - Août 2021

NOVENCIA Group

Consultant data science pour Engie et Enedis, avec interventions en machine learning, analyse exploratoire, revue de code et référent R&D machine learning.

Customer clustering et customer churn prediction avec modèles de survie, séries temporelles et régression.
Topic modeling, analyse de sentiment et exploration de données métier.
Code review, cadrage analytique et accompagnement des équipes sur les bonnes pratiques ML.

Mars 2017 - Novembre 2020

Groupe Panzani et LIRIS CNRS

Data Scientist / Doctorant CIFRE et chef de projet data, au croisement de la recherche machine learning, des données promotionnelles et des enjeux commerciaux.

Collecte, préparation et analyse de données promotionnelles avec l'équipe commerciale.
Processus de prédiction dépassant 70 % de score et générant plus de 1 million d'euros de bénéfice par trimestre.
Mise en place de flux de données, centralisation, environnements dev / qualité / prod, Git et architecture cloud Microsoft Azure.
Création d'un algorithme de régression multi-cible dans le cadre de la thèse, avec R, Python, Tableau, GitHub et Azure.
Assistant professeur à l'Université Claude Bernard Lyon 1.