Vos données au service du travail quotidien.

Socle de données, analyse ou assistant : le point de départ adapté

Si les informations sont dispersées entre de nombreux systèmes ou si les indicateurs se contredisent, nous commençons par l'intégration des données et une plateforme adaptée. Si les responsables ont besoin d'une meilleure vue d'ensemble, la Business Intelligence intervient ensuite avec des définitions harmonisées. Des tâches récurrentes de prévision ou de classification peuvent justifier le recours au Machine Learning ; un socle de données solide en reste néanmoins la condition.

Les assistants d'IA sont particulièrement adaptés lorsqu'il s'agit de retrouver des connaissances validées et de les présenter de façon compréhensible. Ils ne résolvent toutefois pas automatiquement une documentation manquante ou des autorisations peu claires. Nous testons le cas d'usage avec des questions réalistes et relions la qualité des réponses à la responsabilité des contenus sous-jacents.

Planifier un pilote de manière à permettre une décision

Un pilote se voit attribuer une tâche limitée, des données d'exemple adaptées et des critères d'évaluation convenus. Outre la qualité métier, nous examinons l'effort d'intégration, l'usage courant et la prise en charge continue. Le résultat peut être une recommandation de déploiement, mais tout aussi bien une adaptation argumentée de l'approche ou la décision d'améliorer d'abord la qualité des données.

Pour le déploiement en production s'ajoutent les droits, les interfaces, la surveillance et les responsabilités. Les modifications de données et de modèle nécessitent un circuit de contrôle défini. Votre équipe reçoit non seulement un modèle, mais aussi les étapes de traitement convenues et une base pour son utilisation et son évolution.