Phil et Data Sciences unissent leurs forces pour renforcer l’impact du secteur social

Montréal (QC) — 28 avril 2026 — Après plus de 25 ans à accompagner des organismes sans but lucratif, des organismes de bienfaisance et des organisations communautaires à travers le Canada, Phil est fière d’annoncer son alliance avec Data Sciences, une firme canadienne spécialisée en recherche, en science des données et en marketing, qui transforme des données complexes en informations exploitables afin d’orienter l’engagement et susciter des actions concrètes.

Data Sciences collabore déjà avec certains des plus grands organismes sans but lucratif et partis politiques du Canada, notamment le Parti libéral du Canada, qui a enregistré en 2026 la meilleure année de financement de son histoire. Ensemble, Phil et Data Sciences élargiront leur impact auprès de clients actuels et futurs en intégrant de manière fluide la stratégie, les communications, le développement philanthropique et la gouvernance avec le marketing de performance, la création et une expertise avancée en analytique.

Fondée il y a plus de vingt-cinq ans par Kim Fuller, Phil est passée d’un studio créatif à un partenaire stratégique de confiance pour les organisations qui naviguent la complexité, le changement et la croissance dans le secteur social. Ancrée dans l’empathie, la collaboration et la clarté, Phil aide depuis longtemps les organisations à mission à poser de meilleures questions, raconter des histoires plus fortes et avancer avec confiance.

Basée à Montréal et active à l’échelle nationale et internationale, Data Sciences met à profit la science, les données et la stratégie pour aider ses clients à comprendre, rejoindre et mobiliser leurs publics. L’entreprise utilise la modélisation prédictive, l’intégration de l’IA, les tests de performance et des approches multicanales pour orienter des décisions plus éclairées et générer un impact mesurable, en ligne comme hors ligne.

« J’ai longtemps réfléchi à la manière dont Phil pouvait évoluer tout en restant fidèle à ses valeurs et à sa responsabilité envers le secteur social. Être un pas en avant a toujours été important pour nous — non seulement pour demeurer pertinents, mais aussi pour nous remettre en question et encourager les organisations avec lesquelles nous travaillons à envisager autrement ce qui est possible », affirme Kim Fuller. « Ce partenariat avec Data Sciences représente la suite logique. Il ouvre de nouvelles façons d’apprendre, d’évoluer et d’être présents pour ceux et celles qui nous font confiance. »

Ce partenariat reflète un engagement commun à renforcer le secteur social dans un contexte de complexité et de besoins croissants. Ensemble, les deux organisations souhaitent outiller les leaders afin qu’ils puissent prendre des décisions réfléchies et stratégiques, contribuant ainsi à un avenir résilient, porteur et rempli d’espoir pour les communautés qu’ils desservent. « La combinaison de l’expertise de Phil et des capacités avancées de Data Sciences change véritablement la donne. Nous faisons évoluer les services de Phil en intégrant la puissance de la science des données à chaque campagne et en intégrant l’automatisation par l’IA aux communications, afin d’aider nos partenaires du secteur à but non lucratif à atteindre un impact sans précédent », déclare Sean Hutchison, chef de la direction de Data Sciences.

À propos de Phil
Phil accompagne les leaders du secteur sans but lucratif afin de les aider à planifier avec clarté, communiquer avec intention et diriger avec confiance. En combinant une expertise approfondie du secteur social à des perspectives fondées sur les données, Phil apporte intégrité, créativité et une touche humaine pour renforcer les organisations et leur impact.

À propos de Data Sciences
Data Sciences est une firme canadienne de recherche, d’analytique et de marketing qui fournit des analyses rigoureuses, des stratégies d’engagement et des solutions en mobilisation. Ses activités couvrent la recherche, l’analytique, le développement de contenu et l’engagement numérique, avec pour objectif de transformer des données complexes en informations claires et exploitables.