/expertises
Ingénierie des données
Un socle de données fiable, prêt pour l’IA
L’ingénierie des données (Data Engineering) rassemble vos sources dans un socle fiable, documenté et sécurisé : logiciels métier, bases, fichiers partagés, documents, capteurs. Les modèles d’IA s’y appuient, et vos équipes y retrouvent une donnée à jour.
/socle
Un socle d’ingénierie des données pour toutes vos sources.
Dans la plupart des organisations, la même information vit dans plusieurs logiciels, sous des noms différents. Un client, un produit ou un site n’y porte pas toujours le même identifiant.
Le socle de données réunit ces sources, les harmonise et les met à jour à la fréquence qui convient. Chaque projet d’IA, chaque analyse et chaque tableau de bord y puise la même donnée.
- Collecter Des connecteurs lisent vos logiciels métier, vos bases, vos fichiers et vos documents, à la fréquence qui convient à chaque usage.
- Transformer Les données sont nettoyées, harmonisées et reliées entre elles, avec des identifiants communs à tous vos logiciels.
- Servir Le socle alimente les modèles, les tableaux de bord et les assistants, avec les droits d’accès de chacun.
/usages
Des usages de l’ingénierie des données.
Le socle sert plusieurs usages à la fois. Les plus fréquents réunissent des informations dispersées, partagent des indicateurs entre équipes ou préparent les données d’un projet d’IA.
- Vue unique du client Réunit dans une seule fiche les informations d’un client dispersées entre vente, facturation et service, sous un identifiant commun.
- Indicateurs partagés Alimente les tableaux de bord de toutes les équipes à partir des mêmes données, calculées de la même façon.
- Données pour l’IA Prépare les historiques et les documents dont les modèles ont besoin, propres, datés et documentés.
- Échanges entre logiciels Synchronise vos logiciels métier entre eux, sans ressaisie, et garde la trace de chaque échange.
Vos sources réunies, chaque information sous un seul nom.
/chaînes de traitement
Des chaînes de traitement automatiques et surveillées.
Les données circulent dans des chaînes de traitement (pipelines) qui s’exécutent à heure fixe ou à l’arrivée de chaque donnée.
Chaque chaîne est testée, surveillée et documentée. Une source absente ou un format qui change déclenche une alerte, avant que l’erreur n’atteigne vos décisions.
- Des traitements planifiés ou déclenchés à l’arrivée des données
- Des contrôles à chaque étape sur le volume, le format et les valeurs
- Des alertes dès qu’une source manque ou change
/qualité
Une donnée juste, contrôlée à l’entrée du socle.
La qualité des données se contrôle à l’entrée du socle. Chaque anomalie remonte à la personne qui peut la corriger, dans le logiciel d’origine.
Les règles de contrôle s’écrivent avec vos équipes métier : ce qui fait une commande valide, un client actif, une mesure plausible. Elles s’appliquent ensuite à chaque chargement.
- Les doublons Repère les clients, produits ou sites enregistrés plusieurs fois, et propose leur fusion.
- Les incohérences Signale les valeurs impossibles ou contradictoires, comme une livraison datée d’avant la commande.
- Les valeurs manquantes Mesure les champs vides, et adresse chaque manque à la personne qui peut le compléter.
- Les données personnelles Repère et pseudonymise noms, adresses et identifiants avant qu’ils n’atteignent les traitements qui n’en ont pas besoin.
Une erreur se corrige à sa source, par la personne qui la connaît.
/architecture
Un entrepôt, un lac de données, ou les deux.
L’architecture suit vos usages. Elle s’appuie sur vos bases existantes quand elles conviennent, et les complète.
Un même socle réunit souvent les trois : l’entrepôt pour les indicateurs, le lac pour les fichiers bruts, l’index pour les assistants d’IA générative.
- Entrepôt de données Range les données structurées, nettoyées et reliées, prêtes pour l’analyse et les tableaux de bord.
- Lac de données Conserve aussi les fichiers bruts, documents, images et journaux, pour les usages d’IA qui en ont besoin.
- Index documentaire Organise vos documents en passages indexés, pour les assistants d’IA générative.
/documents
Des documents prêts pour l’IA générative.
Les assistants d’IA générative lisent vos documents pour répondre. Les versions périmées, les doublons et les fichiers mal nommés y produisent des réponses contradictoires.
Nous rassemblons vos documents, retirons les doublons et les versions périmées, les découpons et les indexons, en conservant les droits d’accès de chacun.
- Rassembler les documents de vos espaces partagés et de vos logiciels
- Trier les doublons et les versions périmées
- Indexer pour que le modèle retrouve les passages utiles
/projet
Un projet d’ingénierie des données en quatre étapes.
Un projet d’ingénierie des données commence par l’inventaire de vos sources et finit par un socle en service. Il avance source par source, et chaque source rejoint le socle avec un premier usage.
- Inventorier Logiciels, bases et fichiers, avec leurs responsables et leurs droits d’accès.
- Modéliser Les objets de votre métier (clients, produits, sites) et leurs identifiants communs.
- Construire Connecteurs, transformations et contrôles, testés sur vos données réelles.
- Exploiter Surveillé, documenté et maintenu par nos ingénieurs.
/sécurité
Un socle de données sécurisé, hébergé selon vos règles.
Le socle reste sur votre infrastructure ou chez un hébergeur en France. Les accès sont nominatifs et tracés, et les données personnelles sont pseudonymisées quand l’usage le permet.
- En France ou sur votre infrastructure, selon vos règles
- Nominatifs des accès accordés personne par personne, et tracés
- Pseudonymisées les données personnelles, quand l’usage le permet
/à savoir
Les questions les plus fréquentes sur l’ingénierie des données.
Science des donnéesLes recommandations de la CNIL pour le développement des systèmes d’IA (nouvel onglet)
Le data engineer
Le data engineer construit et entretient les chaînes qui collectent, transforment et servent les données. Il rend les données disponibles, justes et à jour pour les analystes, les modèles et les outils.
Entrepôt ou lac de données
Un entrepôt de données range des données structurées, prêtes pour l’analyse. Un lac de données conserve aussi les fichiers bruts, documents et images compris. Les deux se combinent souvent.
ETL ou ELT
L’ETL extrait, transforme puis charge les données. L’ELT les charge d’abord, puis les transforme dans l’entrepôt. Le choix dépend des volumes et des outils en place.
La gouvernance des données
Elle fixe qui est responsable de chaque donnée, qui peut y accéder et combien de temps elle est conservée. Le socle applique ces règles.
La pseudonymisation
Elle remplace les identifiants par des codes. Les données restent personnelles au sens du RGPD, mais leur exposition diminue.
Le data engineering et l’IA
Une grande part du temps d’un projet d’IA va à la préparation des données. Un socle en place raccourcit chaque projet suivant.
Vos outils existants
Le socle s’appuie sur vos bases et vos outils actuels quand ils conviennent. Il les complète sans les remplacer.
Le RGPD
Un socle bien conçu sait où se trouve chaque donnée personnelle, qui y accède et combien de temps elle est conservée : c’est ce que demande le RGPD.
/cas d’usage
Des cas d’usage qui partent de vos données.
- Segmentation Regroupe clients, produits ou sites aux comportements proches, pour adapter les offres et les actions à chacun.
- Socle de données Rassemble vos sources dans un socle fiable, documenté et sécurisé, prêt pour l’analyse et pour l’IA.
- Qualité des données Détecte doublons, incohérences et valeurs manquantes, et propose les corrections avant qu’elles ne faussent vos décisions.
/dans cette rubrique
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