R2C system, éditeur français de solutions d’IA auditable
Depuis les Sumériens, l’humanité cherche à mieux mesurer pour mieux décider. C’est notre mission depuis 2007.
R2C System édite la plateforme MyDataBall et ses déclinaisons (MyCyberBall, MySolverBall…).
Notre vocation : permettre aux entreprises d’exploiter pleinement le potentiel de leurs données, internes et externes, pour révéler des connaissances, accélérer les décisions et créer de la valeur.
Notre conviction : ce sont les métiers qui connaissent les bonnes questions. Notre rôle, c’est de leur donner les moyens de trouver les réponses dans les données. Vite. Clairement. Avec des preuves.
Il est préférable d’avoir une petite IA chez soi qu’une grande IA chez les autres.
Stéphane Chauvin, CEO
Notre mission
En 2007, Stéphane Chauvin observe un paradoxe dans le monde de la finance et de l’assurance : les entreprises produisent de plus en plus de données, mais leur capacité à en extraire des décisions pertinentes stagne. Les outils de Business Intelligence se multiplient, les tableaux de bord s’empilent, et pourtant les décideurs continuent de piloter au feeling.
Le problème n’est pas le volume de données. C’est la capacité à croiser un grand nombre de facteurs simultanément. Un DAF qui regarde 5 variables dans un tableur ne voit qu’une fraction de la réalité. Les véritables causes de ses coûts se cachent dans des combinaisons à 10, 50, 200 facteurs, bien au-delà de ce que l’œil humain ou les tableaux de bord classiques peuvent appréhender.
La sociéré R2C System est née de cette conviction : les données d’entreprise constituent un patrimoine massivement inexploité, et ce sont les métiers (les managers, les contrôleurs de gestion, les responsables d’exploitation) qui connaissent les bonnes questions à poser. Notre rôle, c’est de leur donner les moyens de trouver les réponses dans les données, sans avoir besoin d’être data scientist.
« Ce ne sont plus les hommes qui vont vers les nombres et les tableaux de bord, mais les nombres et les tableaux de bord qui vont vers les hommes. »
En 19 ans, cette conviction s’est transformée en une suite de 10 solutions d’IA, déployées dans la banque, l’assurance, l’industrie, la défense et les collectivités. Toutes partagent le même ADN : une IA auditable par construction, qui rend des comptes.
Nos valeurs
Satisfaction client, valeur fondatrice
La satisfaction client est le moteur principal de l’activité et de l’innovation de nos solutions. Cette valeur se décline en trois engagements concrets : expertise (maîtrise technique et sectorielle), professionnalisme (rigueur dans chaque déploiement) et écoute (adaptation permanente aux besoins réels des utilisateurs, pas aux besoins supposés). Notre souhait est de démystifier les techniques de gestion et d’analyse de la donnée, d’ouvrir aux personnes des métiers les perspectives de l’analyse sans pour autant être spécialistes.
Partage équitable de la valeur créée
R2C System s’engage à partager la valeur avec toutes ses parties prenantes. Pour les clients : un ROI démontré, des coûts d’intégration réduits, des délais raccourcis. Pour les équipes : développement des compétences, épanouissement, contribution à l’essor économique des territoires d’accueil. Pour les partenaires : un écosystème de confiance fondé sur l’éthique et la qualité.
Respect de l’environnement et durabilité
R2C System mène des projets de recherche actifs pour démontrer que sa technique d’arborescences réduit la consommation d’énergie liée à l’interrogation des données par rapport aux méthodes de deep learning classiques. Cette approche est cohérente avec les marchés adressés : les projets Smart City, Smart Building, gestion de l’eau et de l’énergie placent la réduction de l’empreinte carbone au cœur des livrables. R2C System ne prêche pas le développement durable uniquement dans ses valeurs : elle en fait l’objet de ses projets clients.
IA éthique, auditable et explicable
C’est la valeur la plus différenciante de R2C System sur le marché. Là où la majorité des solutions d’IA fonctionnent en « boîte noire », R2C System a fait le choix d’une IA auditable : chaque décision produite par le moteur peut être expliquée, tracée et validée par un être humain. Cette valeur répond directement aux exigences réglementaires : conformité RGPD, explicabilité imposée par l’ACPR pour les IA utilisées dans la banque et l’assurance, anticipation de l’AI Act européen. L’homme doit toujours alimenter et contrôler la pertinence des IA.
Ancrage territorial
R2C System a choisi de s’installer et de rester à Niort (Deux-Sèvres, Nouvelle-Aquitaine), reconnue comme la capitale française de l’assurance mutualiste. MAIF, MAAF, MACIF, Groupama ont leur siège dans cette ville, ce qui a naturellement orienté les premiers développements vers les secteurs banque, assurance et risk management.
Bien que niortaise, la société travaille avec des clients nationaux de premier plan dans le transport, la logistique, l’industrie, la banque de financement et le secteur public, et intervient à Paris, Bordeaux, Lyon et à l’international.
Les fondateurs
Un mathématicien, un architecte. Dix-neuf ans à travailler ensemble
Stéphane Chauvin
CEO et cofondateur
PhD | Expert en traitement de l’information
Stéphane est l’architecte scientifique de R2C System.
C’est lui qui a inventé le concept de « data complexity » : l’idée que beaucoup d’informations sur un même fait permettent de comprendre des phénomènes inaccessibles à l’analyse humaine classique. Il conçoit et valide les algorithmes au cœur de la solution, notamment le Fast Deeplearning Reducing Map (FDLRM), et porte la stratégie R&D ainsi que la vision produit long terme.
C’est l’un des rares experts français à avoir développé ses propres algorithmes de data mining avant la démocratisation du machine learning. Quand il parle de data complexity, il parle d’un problème qu’il a résolu, pas d’une tendance qu’il a suivie.
Domaines d’expertise : mathématiques appliquées, statistiques, datamining industriel, algorithmes random forest et deep learning, IA explicable et auditable (conformité RGPD et ACPR), Knowledge Management, optimisation thermodynamique appliquée au calcul de données.
Conférencier reconnu : il intervient régulièrement dans des contextes académiques (GREC-O, ISMANS, Université du Maine, École Polytechnique) et professionnels (Finance Innovation, DataQuitaine à KEDGE Bordeaux, IT Forum). Il est cité comme référent IA dans le livre blanc du pôle Finance Innovation et a contribué aux réflexions de l’ACPR (Autorité de contrôle prudentiel) sur l’IA dans le secteur financier.
Émmanuel Chauvin
Cofondateur
Expert en technologies de l’information
Emmanuel est le garant technique de R2C System.
Il s’assure que les algorithmes conçus par Stéphane sont industrialisables, déployables et fiables en environnement réel. Il est responsable des architectures SaaS et On-Premises, des développements en traitement du langage naturel (NLP) et des intégrations IoT.
Domaines d’expertise : architectures SaaS et On-Premises, systèmes d’information décisionnels, NLP (FastText, BERT, RoBERTa, ALBERT, CamemBERT), intégration IoT pour les Smart Cities et le Smart Building, développement de connecteurs et de moteurs de recherche.
Publication notable : créateur d’un modèle ALBERT en français, auteur de plusieurs articles sur LinkedIn Pulse sur le traitement du langage naturel. Il est à l’origine de la suite de modèles NLP déployés dans les environnements SaaS MyDataBall.
Une complémentarité rare
| Stéphane : La vision scientifique | Emmanuel : L’exécution technique |
| PhD, R&D, algorithmie, conférences, publications. Il sait quoi faire et pourquoi. | Architecture, développement, NLP, déploiements. Il sait comment le faire tourner. |
Cette dualité théorie/pratique est le fondement de la fiabilité et de la scalabilité des solutions R2C System. Elle explique que les produits soient à la fois scientifiquement solides (auditabilité des IA, rigueur statistique) et opérationnellement efficaces (déploiement en moins d’un mois, compatible avec l’existant).
Notre histoire
| 2007-2008 | Création de R2C System à Niort. Les prémices : Stéphane Chauvin identifie l’accélération de la consommation de données dans la finance, le marketing, le risk management, la supply chain. Il anticipe que les outils BI classiques atteindront leurs limites face à l’explosion des volumes et de la complexité. Premiers travaux sur les algorithmes d’arbres décisionnels. |
| 2010 | Fondation : Le 10 janvier 2010, à Niort, création officielle de MyDataBall par Stéphane et Emmanuel Chauvin. La société naît de plusieurs années de R&D en mathématiques appliquées et en informatique. Le cœur de métier : le datamining industriel par arbres décisionnels. Siège au 38 rue de la Blauderie, 79000 Niort. |
| 2014 | Premières reconnaissances : Trophée Innovation IT Forum. Premières conférences au GREC-O sur le concept de « data complexité ». Les premiers grands comptes du bassin niortais (banques, assurances) adoptent la solution. |
| 2015 | Label Finance Innovation : Labellisation par le pôle de compétitivité mondial Finance Innovation au Palais Brongniart. La solution est reconnue pour sa contribution aux métiers du chiffre et du conseil. Onze banques et assurances de premier plan utilisent déjà la solution. |
| 2019 | Trophées IA : Prix IAI Award 2019 (gestion des connaissances). Prix BigData du Crit. Extension aux données non structurées avec intégration NLP (FastText, BERT, CamemBERT) et aux flux IoT pour Smart Cities et Smart Building. Collaboration avec Inetum sur un moteur de recherche local. |
| 2020 | 10 ans et nouvelles ambitions : Plus de 70 projets réalisés. Nouvelle labellisation Finance Innovation dans l’immobilier (performance énergétique des bâtiments). Présentation à DataQuitaine (KEDGE Bordeaux) de l’approche IoT + machine learning pour réduire l’empreinte carbone. Prix Ville de La Rochelle pour les travaux Smart City. Début des travaux avec la DGA (Ministère des Armées) sur la cybersécurité. |
| 2025 | Lauréat Ministère des Armées. Lauréat du concours de la Direction du Renseignement Militaire en matière de cybersécurité. Référencée BPI DATA & IA. La gamme s’étend à 8 solutions verticales d’IA et 3 moteurs de recherche sous la marque ombrelle Mydataball. |
| 2026 | Aujourd’hui. Plus de 90 projets réalisés. 26 clients utilisateurs actifs dans la finance, l’industrie, les services, les villes et la défense. Réduction des paramètres IA de 80 % par rapport aux approches deep learning classiques. MyDataBall reste la seule solution du marché capable de gérer jusqu’à 2 000 axes d’analyse simultanément avec une IA auditable et explicable. 10 solutions. Nouveau site. La suite s’écrit avec vous. |
L’équipe
R2C System rassemble des profils complémentaires pour mener un projet data de bout en bout, de la compréhension du besoin métier jusqu’à l’industrialisation technique, en passant par la conduite du changement.
Mathématiciens & statisticiens : ils conçoivent et valident les algorithmes de calcul, les modèles de deep learning et les méthodes de scoring. Ce sont eux qui garantissent la rigueur scientifique des résultats.
Informaticiens & architectes : ils industrialisent les solutions, gèrent les déploiements SaaS et On-Premises, les connecteurs de données et les modules NLP. Ils garantissent la fiabilité à grande échelle.
Experts en conduite du changement : spécialistes de la transformation organisationnelle. Ils accompagnent l’adoption de la solution par les équipes métiers, forment les utilisateurs et garantissent le transfert de compétences. Sans eux, une solution techniquement parfaite peut échouer faute d’adoption.
Experts métiers sectoriels : consultants avec une expertise approfondie dans les secteurs couverts (banque, assurance, télécoms, industrie, distribution, collectivités). Ils parlent le même langage que les clients.
Résultat : les projets aboutissent en 15 jours à 3 mois (contre 6 à 18 mois pour un projet BI classique), sans phase interminable de traduction entre IT et métiers.
Ils nous font confiance
Les différents secteurs que nous touchons depuis 2007 :
Ce qui disent nos clients
« Un outil qui facilite l’exploitation des données sans multiplier les nuages de points. »
« Un outil qui accélère la mise en place de nos annexes de reporting et le partage de nos études. »
« Un outil qui nous guide vers les meilleurs axes explicatifs. »
« Gain de temps dans l’analyse, le partage et la compréhension de notre activité, valorisation du patrimoine numérique pour améliorer le pilotage des décisions. »
« J’ai enfin pu échanger avec les directeurs des agences et obtenir les vrais leviers de performance et la validation des bonnes pratiques. »
« Avec MyDataBall, nous allons directement aux points à creuser, plutôt qu’explorer point par point en attendant de tomber sur quelque chose qui fait mouche. »
« Prêt à découvrir ce que vos données cachent ? »
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