Données prêtes pour l’IA

L’analytique et l’IA ne valent que ce que valent les données sur lesquelles elles reposent. Nous bâtissons une fondation unique et fiable, à partir de recettes normalisées et réutilisables, qui sert les rapports, l’analytique, l’apprentissage automatique et l’IA, avec la gouvernance et la qualité intégrées dès le départ.

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Le défi

Ce sont les fondations, et non l’adoption, qui distinguent les meneurs.

Selon Gartner, d’ici la fin de 2026, les organisations abandonneront 60 % des projets d’IA qui ne s’appuient pas sur des données prêtes pour l’IA (Gartner, février 2025). Nous partons d’une évaluation de maturité étalonnée, façonnons la stratégie et l’architecture cible, puis mettons en place des produits de données gouvernés, en libre-service, auxquels l’entreprise peut se fier et qu’elle peut réutiliser.

Des lacunes en gouvernance, en intégration et en préparationElles freinent l’analytique et l’IA à grande échelle. Nous les comblons d’abord, pour que le reste du travail repose sur des bases solides.
Des outils et des données fragmentés et en doubleLes doublons font monter les coûts et baisser la confiance, ce qui rend plus difficile d’agir avec assurance en matière d’IA.
Un libre-service inégalLes responsabilités sont floues et la qualité varie : il est donc difficile de se fier à ce que les équipes bâtissent de leur côté.

Le potentiel

Traiter les données comme un produit gouverné.

Bâtir une fois et réutiliser partout, avec des produits de données certifiés au service de l’intelligence d’affaires, de l’apprentissage automatique et de l’IA.
Réduire les coûts et la prolifération des outils grâce à des recettes de plateforme normalisées et automatisées.
Obtenir de la valeur plus tôt grâce à un libre-service gouverné qui laisse de la liberté aux domaines dans le cadre des normes de l’entreprise.
Faire des données un actif stratégique, avec des responsabilités claires et une architecture prête pour la suite.

Comment nous aidons

Un parcours par recettes vers des données prêtes pour l’IA.

Évaluation de la maturité

Nous comparons vos capacités en données et en IA à celles de vos pairs, à l’aide de modèles de maturité reconnus dans l’industrie.

Stratégie de données et architecture cible

Une stratégie, un modèle opérationnel et une architecture cible moderne, alignés sur les besoins de l’entreprise.

Repérage des occasions d’IA

Nous profilons vos données en fonction des cas d’utilisation prioritaires pour trouver des occasions d’IA réalisables et à forte valeur, avec une analyse de rentabilisation et une feuille de route.

Préparation des produits de données

Des produits de données fiables et réutilisables, avec la qualité, le lignage et les politiques intégrés.

Habilitation au libre-service

Un libre-service gouverné, pour que les domaines avancent vite dans le respect des normes de l’entreprise.

Recettes

Des composants réutilisables (outils, configuration, étapes, automatisation et contrôles) qui normalisent et accélèrent la livraison.

Ce que vous obtenez

Une fondation de données fiable et prête pour l’IA.

Une évaluation de la maturité étalonnée sur vos pairs, avec fiche de résultats.
Une stratégie de données, un modèle opérationnel et une architecture cible alignés sur les besoins de l’entreprise.
Une carte priorisée des occasions d’IA, avec une analyse de rentabilisation et une feuille de route.
Des produits de données certifiés et gouvernés, prêts pour l’intelligence d’affaires, l’apprentissage automatique et l’IA.
Un catalogue de recettes et un modèle de plateforme en libre-service gouverné.

Étude de cas · L’une des 20 plus grandes banques régionales américaines

Renouveler la stratégie et l’architecture de données de l’une des 20 plus grandes banques régionales américaines

Une banque régionale dotée d’une plateforme de données bien établie nous a demandé de renouveler sa stratégie de données pour l’analytique et l’IA. Nous avons comparé sa maturité à celle de ses pairs et conçu l’architecture cible et le modèle opérationnel que la banque a adoptés comme feuille de route en matière de données.

De 2,3 à 3,3: Hausse de la maturité des données sur deux ans, selon un modèle étalonné sur les pairs
Adoptée: Comme feuille de route de la banque en matière de données pour la suite
Moins d’outils: Grâce à des outils normalisés et à des recettes réutilisables

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Questions

Ce que les acheteurs nous demandent.

Qu’est-ce qu’une recette?

Un composant autonome et réutilisable (outils, configuration, étapes, automatisation et contrôles) qui normalise la façon de bâtir les produits de données et les capacités de la plateforme, pour une livraison plus rapide et plus uniforme.

Devons-nous rebâtir notre plateforme?

Non. Nous partons de là où vous en êtes, évaluons votre maturité et modernisons étape par étape sur la pile technologique que vous avez choisie, comme Databricks, Snowflake ou des services infonuagiques natifs.

Qu’est-ce qui rend une fondation prête pour l’IA?

Les métadonnées, la qualité, la gouvernance et le contexte dont l’IA a besoin, pour que les mêmes produits de données fiables servent l’intelligence d’affaires, l’apprentissage automatique et l’IA.

Par où commencer?

Par une évaluation rapide de la maturité et un repérage des occasions, qui produisent une feuille de route priorisée avec une analyse de rentabilisation.

Comment gérez-vous la sécurité et la conformité dans les services financiers?

La gouvernance et les contrôles font partie de la fondation dès le premier jour, pas après coup. Notre approche est le fruit d’années de travail dans les services financiers réglementés : nous concevons donc en fonction de vos exigences de sécurité et de conformité dès le départ.

Nos réflexions