Data & IA
La plupart des projets data échouent avant d'arriver au modèle.
Vous vous reconnaissez peut-être ici
01
Les données existent, mais chaque service a sa propre version de la vérité.
02
Un tableau de bord a été livré. Personne ne s'en sert pour décider.
03
Un cas d'usage IA a été identifié. On ne sait pas s'il vaut le coût.
04
Le prototype fonctionnait. En production, plus personne ne le maintient.
05
Les données sont là, mais on ne sait pas qui a le droit d'en faire quoi.
06
On vous demande une stratégie IA. Personne n'a formulé le problème qu'elle doit résoudre.
Rendre les données utilisables, puis utiles
Nous intervenons sur ce qui rend un projet data exploitable, avant et après le modèle.
— Cartographier les données existantes et leur qualité réelle
— Structurer la gouvernance : propriété, accès, conformité
— Qualifier les cas d'usage et arbitrer ce qui vaut l'investissement
— Industrialiser ce qui a fait ses preuves en prototype
— Outiller les équipes pour qu'elles exploitent les données sans nous
Un état des lieux des données
Ce qui existe, ce qui est fiable, ce qui est réellement accessible. La plupart des projets data commencent par découvrir que cette base manque.
Une qualification de cas d'usage
Ce que la donnée permet réellement, ce que ça coûterait, et ce que ça changerait pour vous.
Un accompagnement à l'industrialisation
Faire passer en production ce qui n'existait qu'en prototype, et le rendre maintenable.
Nous commençons par la question, pas par la technologie
Une démarche data qui commence par le choix d'un outil finit par chercher un problème à lui donner. L'ordre inverse coûte moins cher et donne de meilleurs résultats.
Nous partons donc de ce que vous cherchez à décider ou à automatiser, puis nous remontons vers ce que cela exige : quelles données, à quelle fraîcheur, avec quel niveau de fiabilité, et ce que ça implique de travail avant d'obtenir quoi que ce soit d'exploitable.
Cela conduit régulièrement à conclure qu'un cas d'usage ne vaut pas ce qu'il coûterait. C'est une réponse utile, même si ce n'est pas celle qu'on espérait.
Un projet data réussi ne se mesure pas à la sophistication du modèle. Il se mesure à ce que vous décidez différemment.
Cadrer, arbitrer et suivre vos projets.
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