Vos enjeux IT et métier
Le passage d’un prototype IA à un service opérationnel dépend de l’accès aux données, de leur qualité et de leur mise à jour. Des données dupliquées, non documentées ou indisponibles compliquent cette industrialisation.
Notre offre Data Intelligence couvre le data engineering nécessaire aux systèmes d’IA : ingestion, préparation, enrichissement et mise à jour des données. Elle inclut le monitoring et la traçabilité des pipelines, en complément du travail des équipes data science.
Nos services
- Pipelines de données AI-readyIngestion, nettoyage, dédoublonnage, normalisation et enrichissement, conçus pour une fréquence de rafraîchissement annoncée et non pour une extraction ponctuelle.
- Pipelines de recherche pour assistantsIngestion documentaire, découpage en segments, gestion des métadonnées et propagation des droits d’accès pour les architectures RAG (retrieval-augmented generation).
- Ingénierie de la fraîcheur et de l'exactitudeDéfinition et suivi de SLA sur la fréquence de mise à jour et le taux d’erreur des données utilisées par les modèles et les agents.
- Observabilité des modèles et des agentsSurveillance de la dérive des entrées, des signaux de qualité en sortie et des actions des agents, en refermant la boucle vers le pipeline qui a produit l'entrée.
- Mise en conformité de la gouvernance IADocumentation, lineage et preuves de contrôle pour les systèmes d'IA, alignés sur les attentes de transparence et de gouvernance des données de l'AI Act.
Notre périmètre couvre les pipelines d’ingestion, de recherche documentaire et de mise à jour des données utilisées par l’IA, avec des niveaux de service définis.
Exemples de besoins
- Un pilote d'IA qui ne passe pas à l'échelle faute de données fiables
- Un déploiement d'assistant qui renvoie des réponses incohérentes
- Un projet de recherche documentaire bloqué sur les droits ou la fraîcheur des documents
- Des questions juridiques ou de risque sur la provenance des données d'IA
- Des utilisateurs métier qui contournent l'informatique pour fabriquer leurs propres extractions
Technologies et standards
- IBM Watson
- Microsoft 365 and Copilot integration
- Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake
- Apache Kafka, Airflow
- Denodo data virtualisation
- Python, REST APIs, DB2, Oracle, MongoDB
Assessment et cadrage
Un assessment de 5 à 15 jours comprend une cartographie des flux, une analyse des écarts et un plan d’action chiffré. Le périmètre et le forfait sont définis avant le démarrage.
Preuve
Références et réalisations
Satisco LAB, en interne
Un assistant sur 2 000 pages de documentation technique
Le Satisco LAB a développé un assistant IA à partir de plus de 2 000 pages de documentation IBM. Ce projet interne permet de tester la préparation du corpus, sa mise à jour et la qualité des réponses aux questions techniques.
Retrieval · Curated corpus · Watson AI · Daily internal use
Nos modes d’intervention
Assessment — 5 à 15 jours au forfait : cartographie des flux, gap analysis et plan d’action chiffré.
Build — Conception, développement, tests et déploiement sur un périmètre projet défini.
Run — Exploitation, monitoring, maintenance évolutive et support des flux critiques.
Évaluez votre architecture d’intégration
Un assessment de 5 à 15 jours comprend une cartographie des flux, une analyse des écarts et un plan d’action chiffré. Le périmètre et le forfait sont définis avant le démarrage.