Données et modèles IA

Stratégie de données IA

La plupart des initiatives IA à l'arrêt le sont à cause des données : elles ne sont pas accessibles, leur qualité est inconnue, ou personne n'en autorise l'usage. Nous établissons ce que vous avez réellement et ce qui doit être vrai pour que les cas d'usage visés deviennent possibles.

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Le problème métier

La maturité est présumée, puis découverte

Les feuilles de route reposent sur l'hypothèse que les données existent, sont accessibles et suffisamment bonnes. Cette hypothèse est éprouvée pour la première fois pendant la mise en œuvre, au moment le plus coûteux possible. Les constats habituels se ressemblent : aucun propriétaire clair, une qualité que personne n'a mesurée, un accès qui exige une décision que personne ne veut prendre, et aucune base légale établie pour l'usage envisagé.

Ce que nous faisons

Évaluer la maturité par cas d'usage, non en général

La maturité des données n'a de sens que par rapport à une finalité : nous l'évaluons donc au regard des cas d'usage précis que vous envisagez. Pour chacun, nous établissons où résident les données, qui en est propriétaire, dans quel état elles sont, ce qu'exige leur accès, et si l'usage prévu est licite. Là où la connaissance est non structurée, nous concevons l'architecture de recherche et de savoir qui la rend exploitable. Le livrable sépare ce qui est disponible maintenant de ce qui demande d'abord du travail, ce travail étant ordonné.

Stratégie de données IA

Compétences

AI Data Readiness
Enterprise Knowledge Architecture
Data Governance for AI
Vector Search Strategy
Data Quality Strategy
Knowledge Management Strategy

Cas d'usage courants

Éprouver si les données soutiennent une feuille de route IA avant qu'elle ne soit engagée.
Établir la propriété et les niveaux de qualité de référence des données dont dépend une première initiative.
Concevoir l'architecture de connaissance derrière un assistant d'entreprise.
Comprendre pourquoi une initiative prometteuse s'est arrêtée au stade de l'accès aux données.

Notre méthode

Auditer

Établir quelles données existent, qui les possède et dans quel état elles sont réellement.
Pipeline

Construire l'ingestion, la transformation et les contrôles qualité dont dépendent les modèles.
Comparer

Comparer les approches sur vos données plutôt que sur un classement public.
Servir

Déployer derrière une interface stable, avec versionnage, supervision et retour arrière.

Technologies

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sécurité et gouvernance

La traçabilité des données est enregistrée de bout en bout : il est toujours possible de dire d'où vient une valeur et quelle version de modèle a produit une sortie donnée. Les données personnelles sont minimisées, classifiées et conservées selon une politique explicite plutôt que par défaut. Les jeux d'entraînement et d'évaluation sont versionnés en même temps que le code qui les utilise.

Modèles de collaboration

Projet IA

Nous prenons la responsabilité de concevoir et livrer une solution IA définie.

Équipe IA dédiée

Capacité d'ingénierie dédiée sur le long terme, adaptée à votre stack et à votre modèle de livraison.

IA managée

Nous exploitons, surveillons et améliorons en continu les systèmes IA en production.

Pourquoi TeamExtension.ai

Évalué au regard de la livraison, pas dans l'abstrait

Une stratégie de données menée isolément produit un modèle de maturité. Évaluée sur des cas d'usage précis par des gens qui construisent les systèmes, elle produit une séquence actionnable et un constat honnête sur les ambitions actuellement hors de portée. C'est cette seconde moitié qui fait économiser.

Clients sélectionnés

Questions fréquentes

Faut-il d'abord un entrepôt de données ?

Souvent non. Beaucoup de cas d'usage IA lisent dans les systèmes opérationnels et les contenus non structurés plutôt que dans un entrepôt. Poser un programme d'entrepôt en prérequis peut retarder inutilement le travail IA de plusieurs années.

Quel niveau de qualité des données faut-il ?

Assez bons pour le cas d'usage précis, ce qui est une barre bien plus basse que bons dans l'absolu. Nous évaluons au regard de la finalité plutôt que d'un standard abstrait, et le travail de qualité est cadré sur ce qu'exige le cas d'usage.

Et les données personnelles ?

Base légale, minimisation et conservation sont évaluées cas par cas dans le cadre de la maturité, non après coup. Un cas d'usage sans base légale n'est pas un problème de données à régler plus tard : c'est un cas d'usage à repenser ou à abandonner.

Combien de temps dure une évaluation ?

Quatre à huit semaines selon le nombre de cas d'usage et de systèmes concernés. La contrainte est généralement l'accès aux propriétaires de données, pas le temps d'analyse.

Compétences associées

Infrastructure IA et LLMOps

Architecture IA

Concevoir l'architecture de référence partagée par vos systèmes IA : modèles, recherche, orchestration, données et contrôles.

Stratégie et transformation IA

Évaluation des opportunités IA

Analyser les processus métier et identifier où l'IA crée une valeur financière ou opérationnelle mesurable.

Gouvernance, risque et conformité IA

Gouvernance de l'IA

Établir les politiques, contrôles et responsabilités nécessaires à un déploiement sûr de l'IA à l'échelle.

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Rendre la connaissance d'entreprise exploitable par l'IA : maturité, propriété, qualité et architecture de recherche.

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