BI augmentée & Data Copilot
Interroger la donnée en langage naturel et obtenir une réponse qui cite ses sources, plutôt qu'attendre un rapport qui arrive après la décision.
Un tableau de bord explique le passé, il ne décide de rien.
Les requêtes restent réservées à quelques experts, le métier attend son rapport, parfois plusieurs jours, et l'analyse regarde en arrière une fois les écarts déjà actés.
La BI augmentée déplace le curseur : le métier pose sa question en langage naturel, la réponse arrive avec ses sources, et l'IA explique l'écart au lieu de se contenter de l'afficher. Ce qui rend cela utilisable n'est pas la conversation, c'est que chaque chiffre puisse être remonté.
Ce que nous faisons
Quatre capacités pour passer du rapport mensuel à la question posée à l'instant.
Data Copilot
Un assistant branché sur vos référentiels, qui répond à partir de vos données et non de la mémoire du modèle, avec les sources attachées à chaque réponse.
en RAG sur vos référentiels, hébergé selon votre contrainte de résidence
- Question en langage naturel
- Tables citées et fraîcheur affichée
- Score de confiance sur la réponse
Modèle sémantique
Les définitions métier écrites une fois et partagées : un même indicateur veut dire la même chose d'une direction à l'autre, quelle que soit la façon dont on l'interroge.
un propriétaire par indicateur, une version datée par définition
- Formule, grain et périmètre
- Synonymes déclarés
- Ce qui n'est pas défini n'est pas répondu
Analytics génératif
L'IA ne se contente pas d'afficher l'écart, elle l'explique, génère le graphique et le récit qui va avec, en temps réel.
sur les indicateurs du modèle sémantique, pas sur des extractions libres
- L'écart décomposé par cause
- Graphique et récit générés
- Comparaison à la période de référence
Accès gouvernés
Qui peut demander quoi se définit à la conception. Row Level Security et journaux d'audit couvrent chaque accès, y compris ceux passés par l'assistant.
l'assistant n'a aucun droit propre, il reprend ceux de l'annuaire
- Row Level Security par profil
- Masquage des colonnes sensibles
- Question et requête journalisées
Ce qui change concrètement
Ce n'est pas un peu plus de tableaux de bord, c'est un changement de posture : la donnée devient conversationnelle et prédictive, plus seulement rétrospective.
Des requêtes SQL réservées à quelques experts. Le métier attend son rapport, parfois plusieurs jours.
Le métier interroge la donnée en langage naturel. Les réponses arrivent sourcées et auditables.
Des tableaux de bord figés, un reporting mensuel. On regarde le passé, une fois les écarts déjà actés.
L'IA explique l'écart, génère le graphique et le récit qui va avec, au fil de l'eau.
Une prévision statistique sous tableur, peu réactive aux signaux faibles et aux ruptures.
Forecast IA et détection d'anomalies : anticiper la demande, les ruptures et les dérives.
Des contrôles manuels ponctuels. Golden record absent, qualité non mesurée en continu.
MDM et qualité mesurée à chaque exécution, avec la remédiation attachée au flux.
Ce que vous recevez
Le modèle sémantique partagé
Les définitions métier écrites une fois, avec leur propriétaire, leur formule, leur grain et leurs synonymes. C'est ce fichier que lisent la BI et l'assistant, et ce qui n'y figure pas ne sera pas répondu.
Les accès, tels qu'ils existent déjà
L'assistant hérite des droits de l'annuaire au lieu d'en créer. Row Level Security par profil, masquage des colonnes sensibles, et le journal de chaque question avec la requête qu'elle a produite.
La réponse et ses sources
Chaque réponse arrive avec les tables interrogées, leur fraîcheur, la version de la définition utilisée et un score de confiance. Sous le seuil, la question part au propriétaire de l'indicateur.
L'évaluation avant l'ouverture
Un jeu de questions de référence rejoué avant chaque mise en service : ancrage, résolution des indicateurs, respect des droits, latence. Un indicateur ambigu bloque, il ne se devine pas.
Comment on livre
Discover
selon le nombre de sources, d'entités et le niveau de conformité exigé
- Audit qualité et référentiels
- Matrice valeur / faisabilité
- Feuille de route data priorisée
MVP
selon le cas d'usage retenu et les systèmes à raccorder
- Socle data et data copilot en place
- Mesure d'impact et KPIs
- Go / no-go avant l'industrialisation
Scale
selon le nombre de cas d'usage et de domaines à raccorder
- Data platform mutualisée
- Pipelines MLOps et LLMOps
- Conduite du changement et extension
Run
engagement de service défini avec vous
- Observabilité et qualité en continu
- Optimisation FinOps data et IA
- Audit continu de conformité
La donnée rendue interrogeable
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 fiabiliser la donnée réglementaire, 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 branchés sur les flux, et un data copilot dont chaque réponse porte ses sources.
Une software factory data augmentée par des agents GenAI
×2 de vélocité delivery · 100 % de couverture Row Level Security
Un volume de demandes métier en hausse que le delivery data n'absorbait plus, et un patrimoine data qui s'empile, sans modèle sémantique partagé ni sécurité de bout en bout.
Un modèle sémantique structurant, des standards partagés et Row Level Security sur les domaines à enjeu, avec des agents spécialisés sur tout le cycle et un transfert de compétences dès le premier sprint.
Cinké Évolution : les opérations terrain pilotées par la donnée
Power BI · Opérations terrain planifiées
Des équipes régionales qui planifient les opérations terrain sans vue partagée de la donnée, chaque direction préparant son planning à partir de ses propres extractions.
Un outil agile de visualisation qui transforme la donnée d'exploitation en une vue de pilotage unique, pour que la planification s'appuie sur les mêmes chiffres d'une direction à l'autre.
Insights & Perspectives
Recherche sémantique et récupération d'informations
Embeddings, similarité cosinus, duo retriever et reranker, bases vectorielles : ce qu'il faut pour construire un RAG précis à grande échelle.
Quatre techniques de récupération pour améliorer la RAG
CRAG, Self-RAG, RAG-fusion et Fast GraphRAG : quatre techniques avancées qui rendent un système RAG plus précis et plus robuste.
Data analytics : types et bénéfices
Descriptive, diagnostique, prédictive, prescriptive : ce que chaque famille d'analyse apporte, et à quelle question elle répond réellement.
La suite du parcours data
Rendez votre donnée interrogeable
Un modèle sémantique partagé, un assistant qui cite ses sources et des accès gouvernés.
Questions fréquentes
Un assistant qui permet d'interroger la donnée en langage naturel et qui répond à partir des référentiels de l'entreprise, sources à l'appui. Ce qui le rend utilisable n'est pas la conversation, c'est que chaque réponse puisse être remontée.
En l'ancrant dans vos référentiels plutôt que dans la mémoire du modèle, et en exposant les sources de chaque réponse. Ce qu'il ne trouve pas, il ne doit pas le produire.
Parce que sans définitions partagées, deux directions obtiennent deux réponses différentes à la même question. Le modèle sémantique fixe ce que veut dire un indicateur, une fois pour toutes.
Non, cela les complète. Le tableau de bord répond aux questions qu'on savait poser à l'avance, l'assistant à celles qui arrivent en réunion et qui n'ont pas de rapport dédié.
Par les mêmes droits que le reste du socle : Row Level Security, masquage par profil et journaux d'audit. L'assistant ne voit que ce que la personne qui l'interroge a le droit de voir.
Elle n'est pas répondue. Si deux définitions d'un même indicateur coexistent, l'assistant renvoie la question au propriétaire de l'indicateur plutôt que d'en choisir une. Un arbitrage métier rendu par une machine ne se défend pas en réunion.
Le cadrage prend 4 à 6 semaines selon le nombre de sources, d'entités et le niveau de conformité exigé, et produit l'audit de qualité, la matrice valeur / faisabilité et la feuille de route. Un copilote en environnement réel, mesuré, suit en 6 à 10 semaines.