Data Science & IA
Exploiter vos données pour mieux comprendre, anticiper et décider grâce à une approche progressive combinant Data Science, intelligence artificielle, gouvernance des données et gouvernance de l’IA.
Échanger avec un expertDu tableau de bord au pilotage augmenté
L’intelligence artificielle ne remplace pas votre décisionnel. Elle l’enrichit pour expliquer les indicateurs, anticiper les évolutions et proposer des actions adaptées au contexte métier.
- Comprendre ce qui s’est passé
- Expliquer l’évolution des indicateurs
- Détecter les tendances et les anomalies
- Anticiper les risques et les besoins
- Produire des recommandations contextualisées
- Préparer progressivement l’IA agentique
Nos domaines d’intervention
Une approche complète, de la donnée au déploiement de cas d’usage IA réellement opérationnels.
Data Science & prédiction
Analyse avancée, détection d’anomalies, scoring, prévision, simulation et aide à la décision.
RAG & copilotes métiers
Interrogation des KPI, documents, procédures et référentiels en langage naturel.
IA agentique
Agents capables d’utiliser des outils, de préparer des actions et d’orchestrer des processus sous contrôle.
Gouvernance des données
Catalogue, glossaire, qualité, référentiels, MDM, lignage et responsabilités.
Gouvernance de l’IA
Charte, cartographie des usages, sécurité, supervision, traçabilité, RGPD et IA Act.
Pilotage augmenté
Enrichissement des cockpits décisionnels avec explications, alertes, recommandations et scénarios.
Une évolution progressive vers l’IA agentique
Commencer simplement, apporter le contexte puis permettre progressivement l’action assistée et l’automatisation sous contrôle.
Commencer par un RAG gouverné
Le RAG constitue souvent le meilleur premier cas d’usage pour apporter rapidement de la valeur sans modifier les processus métiers.
Une IA enrichie par votre contexte
Le moteur recherche les informations pertinentes dans vos données et documents avant de transmettre le contexte au modèle d’IA.
- Interroger les indicateurs en langage naturel
- Expliquer un KPI ou une évolution
- Rechercher dans les documents internes
- Produire des synthèses contextualisées
- Afficher les sources utilisées
- Conserver une validation humaine
Où positionner l’IA dans votre architecture ?
L’IA se positionne au-dessus de la plateforme Data et des systèmes métiers. Elle n’accède pas directement aux bases ou aux applications.
1. Accès métier
2. Couche IA
3. API / ESB / BPM
4. Données et applications
Deux gouvernances complémentaires
Sans gouvernance des données, l’IA manque de contexte. Sans gouvernance de l’IA, elle ne peut pas agir dans un cadre de confiance.
Gouvernance des données
Elle donne à l’IA des informations fiables, documentées, compréhensibles et adaptées aux usages.
- Catalogue et inventaire des données
- Glossaire et définitions métiers
- Qualité des données
- Référentiels et MDM
- Data Owners et Data Stewards
- Lignage et traçabilité
Gouvernance de l’IA
Elle encadre les modèles, les usages, les agents et les actions qu’ils sont autorisés à réaliser.
- Cartographie des cas d’usage
- Charte d’utilisation de l’IA
- Droits et habilitations
- Validation humaine
- Journalisation et auditabilité
- RGPD, cybersécurité et IA Act
Ce que vous obtenez
Pourquoi Opéra Conseil ?
Questions fréquentes
Faut-il refaire notre plateforme Data ?
Non. Notre démarche consiste d’abord à capitaliser sur les outils BI, les bases métiers, les documents et les API déjà disponibles.
Pourquoi commencer par un RAG ?
Le RAG apporte à l’IA un contexte issu de vos données et documents. Il permet d’obtenir rapidement des réponses plus fiables et sourcées.
L’IA accède-t-elle directement aux bases ?
Non. Elle passe par des API et des services sécurisés, avec des droits et des périmètres d’accès clairement définis.
Quelle différence entre Data Science et IA générative ?
La Data Science analyse, prédit et modélise. L’IA générative produit des contenus, des synthèses ou des réponses en langage naturel.
Peut-on conserver une validation humaine ?
Oui. Les propositions et les actions sensibles peuvent rester soumises à une validation humaine obligatoire.
La gouvernance est-elle indispensable ?
Oui. La gouvernance des données apporte le contexte et la fiabilité. La gouvernance de l’IA encadre les usages, les risques et les actions.
Passez du tableau de bord au pilotage augmenté
Diagnostic, gouvernance, Data Science, RAG, copilote métier ou IA agentique : construisons une trajectoire pragmatique, sécurisée et adaptée à votre système d’information.
Parlons de votre projet