Data pour l’IA
Sans données fiables, pas d’IA fiable. Adservio construit votre socle data : qualité, gouvernance, lignage et pipelines industrialisés, jusqu’au data copilot que vos métiers interrogent.
Sans données de qualité, pas d’IA de qualité.
L’essentiel de l’effort d’un projet IA, c’est la donnée. Adservio construit les fondations : qualité, gouvernance, pipelines et conformité, pour que vos modèles s’entraînent sur du solide et tiennent en production.
Ce que nous faisons
Chaque étape est une offre à part entière, avec sa page. Elles se lisent dans l'ordre, mais un programme démarre là où l'écart coûte le plus.
Data platform & gouvernance
Un socle unique plutôt qu'une addition de silos : référentiels partagés, infrastructure décrite en code, accès tracés et conformité tenue dans la durée.
Voir l'offreQualité & référentiels
Un golden record que tous les domaines partagent, et une qualité mesurée à chaque exécution plutôt qu'auditée de temps en temps, remédiation comprise.
Voir l'offreBI augmentée & Data Copilot
Un modèle sémantique partagé et un copilote qui répond en langage naturel à partir de vos référentiels, sources à l'appui.
Voir l'offreForecast IA & anomalies
Des modèles qui anticipent la demande et signalent l'écart avant qu'il ne coûte, avec un réentraînement déclenché par la dérive mesurée.
Voir l'offreCopilotes métier & Vision AI
Ce que l'analyse recommande devient un geste outillé, dans l'outil métier, avec ses garde-fous et sa traçabilité.
Voir l'offreMLOps & LLMOps
Feature store, registre de modèles, déploiement canari, suivi de dérive et réentraînement : ce qui part en production continue d'être mesuré.
Voir l'offreCe que vous recevez à chaque étape
La donnée reste où elle doit rester
Chaque donnée est stockée et traitée selon sa sensibilité, dans le cloud ou sur votre infrastructure. La règle de routage s'écrit à la conception, elle ne s'active pas à la fin.
Chaque chiffre peut être expliqué
Le lignage retrace d'où vient une valeur et ce qui l'a transformée en chemin. C'est ce qui fait passer un indicateur de tableau de bord à quelque chose de défendable devant un auditeur.
Ce qui part en production reste mesuré
Contrôles, seuils, dérive et coût sont suivis après la mise en service. Un flux ou un modèle qu'on ne mesure plus se dégrade sans le dire.
Ce qui bascule en 2026
Partenaires
Nous ne vendons pas de licence. Les briques se choisissent pour vos contraintes, jamais l'inverse, et s'intègrent avec le même standard d'ingénierie quelle que soit la marque.
Voir l'écosystème completLakehouse, pipelines et feature store sur Databricks, du jeu d'entraînement au modèle suivi en production.
DatabricksHébergement souverain en France quand la donnée ne doit pas quitter le territoire, sur le même socle et la même chaîne de déploiement que le reste.
Une option européenne pour l'infrastructure et le stockage, retenue quand la résidence des données pèse dans l'arbitrage d'architecture.
Interfaces et applications de données livrées en continu, chaque changement prévisualisé dans son propre environnement avant d'être fusionné.
Les personnes avec qui vous travaillerez
Un programme data se tranche en réunion, pas dans un document. Voici celles et ceux qui les tiennent.
Saif Warradi
Chef de projet IA
Tient le cadrage et la trajectoire d'un cas d'usage, de la priorisation par valeur et faisabilité jusqu'à l'arbitrage go ou no-go avant l'industrialisation.
Katharina Flais
Senior Key Account Manager
Point de contact sur toute la durée du programme : le périmètre, les engagements pris, et l'articulation entre vos directions et les équipes Adservio.
Michel Sainte-Rose
Directeur du Delivery
Répond de l'exécution : la composition des équipes, les standards d'ingénierie tenus d'une mission à l'autre, et ce qui part réellement en production.
De la donnée à la décision
La fraude détectée en temps réel, le KYC réduit de plus de moitié
+40 % de détection de fraude · −60 % de temps de KYC
Détecter la fraude sur des volumes massifs en temps réel, raccourcir un KYC ralenti par des données clients dispersées et des contrôles manuels, et fiabiliser la donnée réglementaire, le tout sous forte contrainte de conformité et de souveraineté.
Un socle data gouverné, avec un MDM pour un référentiel client unique et une qualité mesurée en continu, des modèles de détection d'anomalies branchés sur les flux, et un data copilot pour les analystes : des réponses sourcées et auditables qui accélèrent la décision sans perdre la traçabilité.
La fréquentation prévue par l'IA, l'attente réduite de plus de moitié
+16 % de chiffre d'affaires · −58 % d'attente attractions
Anticiper les pics de fréquentation pour réduire les temps d'attente et optimiser le chiffre d'affaires, à partir de données massives et de signaux temps réel que la prévision statistique traditionnelle ne capte pas.
Des modèles de forecast IA entraînés sur l'historique et alimentés par les signaux temps réel, une détection d'anomalies sur les flux, et de l'analytics génératif pour piloter l'affluence en direct : réallocation des ressources, ajustement de l'offre, décision au fil de l'eau.
Insights & Perspectives
Data Mesh : l'architecture qui change la gestion des données
Plutôt que de tout centraliser dans un lac ou un entrepôt, le data mesh rend la donnée aux domaines métier qui la produisent, sous forme de produits gouvernés.
Au-delà de l'algorithme : six obstacles cachés au succès de l'IA
La plupart des programmes IA n'échouent pas sur le modèle. Ils échouent sur les six obstacles situés en dessous, que personne ne mesure avant qu'il ne soit tard.
Gouvernance des données dans la transformation digitale
Ce que gouverner la donnée veut dire au quotidien : propriété, qualité, lignage, et l'arbitrage entre la conformité et le rythme dont les métiers ont besoin.
Le reste du parcours data et IA
ExpertisePlateformes GenAI
Un socle GenAI souverain et gouverné : gateway LLM hybride, plateforme RAG, LLMOps et FinOps IA.
ExpertiseSécurité & gouvernance IA
Conformité AI Act et RGPD, explicabilité, détection des biais et supervision continue.
Donnez des fondations solides à votre IA
Un audit de vos données, un socle gouverné et conforme, des pipelines industrialisés.
Questions fréquentes
Parce qu'un modèle ne reflète que ce sur quoi il est entraîné et interrogé. Huit entreprises sur dix citent la donnée comme premier frein au passage à l'échelle de l'IA : ce qui manque est rarement l'algorithme, c'est le jeu de données préparé, gouverné et fiable.
Par un cas d'usage plutôt que par un audit exhaustif. Un cas réel révèle ce qui manque au socle plus vite qu'un état des lieux, et il donne au programme un chiffre à défendre. La suite du parcours se construit ensuite sur ce qu'il a mis au jour.
Non, et attendre un socle parfait est la façon la plus sûre de ne rien livrer. La gouvernance couvre le périmètre du premier cas d'usage, puis s'élargit à mesure que d'autres domaines s'y raccordent. Ce qui ne se reporte pas, c'est la propriété de chaque domaine.
Oui. Le socle se construit à côté des systèmes en place et les raccorde un par un, chaque flux validé isolément avant le suivant. Tout remplacer d'emblée transforme un programme data en projet de migration, avec le risque qui va avec.
En mesurant avant, pas après. Le cadrage pose une référence sur les chiffres dont le métier discute déjà, délai, reprise, doublons, et la même mesure est refaite une fois le socle en service. Sans cette référence, tout gain reste une affaire d'opinion.
Pas nécessairement. Elles décrivent une chaîne, pas un programme obligatoire : chacune est une offre à part entière. Ce qui ne change pas, c'est l'ordre de dépendance, prévoir sur une donnée non gouvernée revient à apprendre ses défauts plutôt que le signal métier.
Le cadrage prend 4 à 6 semaines selon le nombre de sources, d'entités et le niveau de conformité exigé, et produit un audit de qualité, une matrice valeur / faisabilité et une feuille de route priorisée. Un socle exploitable avec un premier cas d'usage en environnement réel suit en 6 à 10 semaines, avec un arbitrage go ou no-go avant d'industrialiser.