Joaillerie & horlogerie de luxe · Genève + Paris + Tokyo
Cartier : de l'audit au LLM privé en interne.
Compass (audits archi front + back), Mapper (générateur produits horlogerie + joaillerie), ETL data concurrence sur BigQuery, et désormais un LLM privé fine-tuné sur l'infra Cartier. Un partenariat tech long-terme sur la stack data et IA d'une maison de luxe.
KPI
LLM privé
fine-tuné sur infra Cartier
Durée
Multi-projets depuis 2021
Équipe
3 ingés
Hub(s)
Genève + Paris + Tokyo
Cartier. Maison de joaillerie et d'horlogerie du Groupe Richemont. Un partenariat tech continu, du premier audit fin 2021 jusqu'a l'infrastructure LLM privee aujourd'hui. Une trajectoire qu'aucun pitch commercial ne peut inventer : elle se construit projet apres projet.
Le contexte
NDA signe en decembre 2021. Premier engagement technique en janvier 2022 : acces a la code base, audit, premier devis. Plusieurs annees plus tard, Abbeal opere sur la stack data + IA d'une des marques les plus iconiques au monde. Pas par chance : par enchainement methodique de projets ou la qualite a justifie le suivant.
La trajectoire Compass -> Mapper -> ETL -> LLM prive
- Compass (audits 2023 + 2025) : web app pricing & benchmarking pour les equipes marketing. Audit Front en 2023 puis audit Back en 2025 (14 recommandations P1/P2/P3 sur securite, perf, qualite)
- Mapper V1 + 1.1 + RSP/WWP (2023) : generateur de mappings produits pour le marketing horlogerie puis joaillerie. 77 jours de developpement initial puis extensions iteratives
- ETL Donnees Joaillerie / Horlogerie (2023-2024) : pipeline d'integration de donnees concurrence sur la stack data Cartier (BigQuery, Dataflow)
- POC LLM Web Dev (mai 2023) : premiere brique exploratoire sur les LLMs cote front. Trois ans plus tard, c'est devenu un projet structurant de l'infra IA Cartier
- LLM prive (2026, en cours) : pipeline data -> fine-tuning sur infra Cartier -> evaluation perf -> monitoring production. Driver : confidentialite absolue, les donnees luxe ne quittent jamais l'infrastructure interne
La stack qu'on opere
- Cloud : Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Dataflow, Cloud Storage, Cloud Logging) + Firebase
- Backend : Python, FastAPI, Uvicorn, Pandas, Jupyter pour les notebooks data science
- Frontend : Next.js + React + D3 pour la dataviz, Vue.js / Nuxt sur certains outils internes
- Data engineering : ETL custom sur BigQuery, transformations dbt-style, orchestration via Dataflow
- GenAI : LLM prives fine-tunes sur infra Cartier, RAG sur le corpus interne, eval perf et monitoring continu en production
- Securite : Firebase Auth, SSO SAML/OIDC, parameterized queries (suite aux recommandations audit)
Pourquoi cette duree, sur ce client
- Multi-projets, pas un seul gros chantier : Compass, Mapper, ETL, POC LLM, LLM prive. Chaque livrable a justifie le suivant
- Multi-fonctions : marketing produit, marketing pricing, data office, et aujourd'hui IA. Abbeal n'est pas range dans un silo unique
- Multi-pays : Geneve (Cartier Suisse, entite contractante), Paris, Tokyo (echanges directs avec l'equipe Japon)
- Continuite humaine : equipe pilote stable, transferts de competence quand la perimetre change, jamais de discontinuite dans la connaissance accumulee
- Posture studio premium : on ne staffe pas en regie au volume. On livre du produit, on travaille la qualite, on documente. C'est ce que valide le passage Compass -> LLM prive
Ce que ce mandat dit de notre maniere de travailler
Une relation continue avec une marque comme Cartier, ca ne se decide pas a la signature. Ca se gagne livrable apres livrable. La premiere fois on est evalue sur un audit. La deuxieme sur du build. La troisieme sur de la data. La quatrieme sur de l'IA souveraine. A chaque etape, c'est la meme equipe et la meme exigence, juste un perimetre qui s'elargit. C'est exactement la posture qu'on cherche a etendre sur les autres maisons de luxe en Europe et au Japon.
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