IA & Data
De la donnée brute à l'intelligence actionnable. Data Engineering, ML, GenAI, Gouvernance.
Des gains mesurables et durables
L'IA déçoit quand la donnée n'est pas fiable et gouvernée
Données fragmentées
Silos multiples, définitions contradictoires, qualité hétérogène. Impossible d'avoir une source de vérité.
IA sans valeur
POCs qui meurent, modèles jamais déployés, ROI non mesuré. L'IA reste un gadget, pas un levier business.
Gouvernance absente
Ownership flou, lineage inexistant, conformité incertaine. La data devient un risque plutôt qu'un actif.
Industrialisation manquante
Pas de MLOps, modèles non monitorés, dérives non détectées. Le run est un angle mort.
Stack data & IA de bout en bout
Cinq phases vers l'IA industrialisée
Inventaire des sources de données, évaluation de la qualité, identification des use cases à fort ROI. Analyse des contraintes techniques, sécurité et conformité.
- Cartographie data
- Matrice use cases/valeur
- Assessment qualité
Définition de l'architecture data cible, modèle de gouvernance, ownership et data contracts. Choix des technologies et patterns adaptés au contexte.
- Architecture cible
- Modèle gouvernance
- Data contracts
Construction des pipelines data, feature stores, entraînement des modèles. Développement itératif avec validation métier à chaque sprint.
- Pipelines data
- Feature store
- Modèles entraînés
Mise en production avec CI/CD ML, monitoring des modèles, détection des dérives. Infrastructure scalable et coûts maîtrisés.
- Pipelines CI/CD ML
- Monitoring modèles
- Alerting dérive
Mesure d'impact, feedback loops, réentraînement automatisé. Extension à de nouveaux use cases et amélioration continue des performances.
- Dashboards ROI
- Boucles feedback
- Roadmap extension
Technologies et méthodologies
Questions fréquentes
GenAI ou ML classique ?
On choisit la bonne technologie pour le bon problème. GenAI excelle pour le texte et la créativité, le ML classique reste souvent plus adapté pour la prédiction structurée. On évalue, on prototype, on mesure.
Pas de data platform, on fait quoi ?
On commence par le minimum viable : gouvernance légère, data product prioritaire, pipeline essentiel. Puis on scale progressivement selon la valeur démontrée et la maturité acquise.
Comment éviter les POCs qui meurent ?
Quatre règles dès le cadrage : métriques de succès claires, ownership identifié, plan de run défini, adoption préparée. Pas de POC sans chemin vers la production.
Quelle durée pour voir des résultats ?
Quick wins en 4-8 semaines pour des cas simples. 3-6 mois pour un use case ML complet avec MLOps. La gouvernance est un investissement continu qui porte ses fruits sur 12-18 mois.
Prêt à transformer vos données en valeur ?
Commencez par un diagnostic de votre maturité data : sources, qualité, gouvernance, use cases prioritaires.