Données dispersées
Des sources hétérogènes, des définitions métier divergentes et des référentiels dupliqués qui fragilisent chaque décision.
EXPERTISE · DATA PLATFORMS & GOVERNANCE
Des fondations Data fiables pour alimenter les décisions, l’IA et les opérations.
Architecture, modernisation, qualité, gouvernance, accès, sécurité et intégration au service d’usages mesurables.
La qualité d’un usage IA se décide en amont, dans ses fondations Data.
Avant le modèle, avant l’agent, avant le tableau de bord : la capacité d’une organisation à mobiliser des données cohérentes, gouvernées et accessibles détermine ce que Data et IA pourront réellement livrer.
Qualité non mesurée
Sans indicateurs de qualité observables, chaque restitution devient une négociation plutôt qu’un fait partagé.
Accès non gouvernés
Des droits mal définis ralentissent les usages légitimes et exposent les données sensibles au même endroit.
PÉRIMÈTRE
Construire une fondation exploitable.
Quatre chantiers complémentaires, cadrés sur vos usages prioritaires plutôt que sur une cible théorique.
Architecture et modernisation
Une plateforme dimensionnée pour vos usages, vos volumes et vos contraintes.
- Data Warehouse, Lakehouse et plateformes Cloud natives
- Intégration, flux et APIs inter-applicatifs
- Migration progressive sans rupture de service
- Observabilité des pipelines et DataOps
Gouvernance et qualité
Des données comprises, documentées et fiables pour ceux qui les utilisent.
- Ownership, stewardship et responsabilités métier
- Catalogue, lineage et documentation vivante
- Règles de qualité, contrôles et indicateurs
- Référentiels, MDM et données de confiance
Accès et sécurité
Les bonnes données, accessibles aux bonnes personnes, dans des conditions auditables.
- IAM, rôles et permissions fines
- Classification, chiffrement et secrets
- Traçabilité et audit des accès
- Usages autorisés et conformité
Données pour l’IA
Le socle de connaissances et de contexte dont les usages IA ont besoin pour être fiables.
- Corpus, contextualisation et fraîcheur
- Traçabilité des sources jusqu’à la réponse
- Préparation aux architectures RAG et agentiques
- Boucles qualité entre usage et fondation
Notre démarche.
- 01
Évaluer
Cartographier l’existant, les usages prioritaires et les écarts qui bloquent la valeur.
- 02
Structurer
Définir l’architecture cible, le modèle de gouvernance et les règles de données partagées.
- 03
Outiller
Construire, intégrer et tester les fondations avec des critères de qualité observables.
- 04
Transférer et opérer
Documenter, former, transférer puis maintenir la fondation en conditions opérationnelles.
Des fondations qui produisent des résultats mesurables.
Pathé Gaumont · Média
Gouvernance des données d’audience
- Périmètre
- Système décisionnel et données d’audience
- Contexte
- Moderniser un système décisionnel construit sur des données d’audience.
- Intervention
- Modernisation du système décisionnel
- Gouvernance renforcée des données d’audience
- Règles d’accès et de qualité partagées
- Résultat
- +32 % d’engagement audience sur le périmètre décrit, sans non-conformité observée.
Sodexo · Services
Architecture Data centralisée et sécurisée
- Périmètre
- L’architecture Data centralisée décrite
- Contexte
- Centraliser une architecture Data tout en renforçant sa sécurité.
- Intervention
- Architecture centralisée et chiffrement
- Contrôle d’accès granulaire
- Sécurité intégrée dès la conception
- Résultat
- +45 % de qualité des données sur le périmètre décrit, sans incident de sécurité observé.
Qualification des résultats — Ces chiffres s’appliquent uniquement aux périmètres décrits. Méthodes, périodes et modalités de mesure sont partagées lors d’un échange qualifié.
Questions fréquentes
Faut-il migrer vers le Cloud pour construire une fondation Data ?
Pas nécessairement. Le choix d’hébergement, de plateforme et d’architecture cible dépend de vos usages, de vos contraintes de confidentialité, de souveraineté et de votre existant. Nous qualifions ces choix ensemble avant tout chantier.
Combien de temps dure la mise en place d’un socle ?
Un premier périmètre utile se construit généralement en quelques mois, cadré sur un usage prioritaire plutôt que sur une cible exhaustive. La fondation s’étend ensuite au rythme des usages suivants.
Comment maintenez-vous la qualité dans la durée ?
Par des règles et contrôles explicites, des indicateurs observables, des responsabilités nommées et une boucle d’amélioration entre les usages et la fondation — y compris en RUN.
Par où commencer si nos priorités ne sont pas encore claires ?
Par le Diagnostic IA & Data Readiness : il relie vos candidats usages à l’état réel de vos données et produit une feuille de route défendable.
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Votre fondation Data soutient-elle réellement vos priorités IA ?
Échangeons sur vos usages prioritaires, l’état de vos données et le premier chantier utile.