Data & IA : Le Cercle Vertueux au Cœur de la Transformation Numérique

Fini le temps des expérimentations : la donnée s'est définitivement imposée comme l'infrastructure vitale de toute entreprise performante. Chaque jour, les organisations génèrent un volume exponentiel d'informations. Cette dynamique s'appuie sur de nouveaux accélérateurs : la numérisation du monde physique en temps réel (IoT), la croissance incontrôlable des contenus non structurés, et l'avènement d'une IA devenue elle-même créatrice de données. Pourtant, ce potentiel immense reste souvent inexploité, faute de savoir comment le collecter, le structurer et l'analyser. Le défi des entreprises n'est plus seulement de stocker ces données, mais de les transformer en un levier de croissance, capable d'optimiser les processus, d'anticiper les tendances et de créer de la valeur.   C'est dans ce contexte que l'intelligence artificielle (IA) et la gestion de la data prennent tout leur sens, en offrant des outils puissants pour naviguer dans cette complexité. Pour le comprendre simplement, ces deux disciplines forment un écosystème interdépendant. D'un côté, une IA performante exige un patrimoine de données irréprochable ; de l'autre, l'IA se convertit en un levier unique pour centraliser, analyser et démocratiser ce capital informationnel.  

1. Data for AI : Façonner un carburant de haute précision pour l’IA

  Pour qu’une intelligence artificielle fonctionne de manière optimale, elle doit être alimentée par des données saines et structurées. Sans un travail de préparation rigoureux, l'IA ne peut pas délivrer sa pleine valeur.  

• Qualité et contexte pour éviter les erreurs : Les modèles d'IA, comme les agents autonomes ou les modèles de langage spécialisés (DSLM), ont besoin de données fiables et cohérentes. Si l'IA est nourrie par des informations incomplètes ou cloisonnées, elle risque de commettre des erreurs de logique (ce qu'on appelle des hallucinations).  
• Des infrastructures modernes ("AI-Ready") : Les bases de données traditionnelles (comparables à de grands tableaux Excel) ne suffisent plus à stocker la diversité des données actuelles (textes libres, vidéos, audios). Les entreprises adoptent donc de nouvelles architectures comme les bases de données vectorielles ou les multimodal lakehouses capables d'unifier tous ces formats pour alimenter l’IA en temps réel, notamment pour lui permettre de chercher instantanément des réponses dans les documents de l'entreprise (technologie RAG).  
• Standardisation et traçabilité : Pour que les grands modèles de langage (LLM) fonctionnent efficacement, les données doivent être harmonisées et enrichies par des étiquettes d'information (les métadonnées). C'est ce qui permet de remonter à la source et de comprendre comment l'IA a pris une décision.  

2. AI for Data : L’IA comme architecte et gestionnaire de la donnée

  L'augmentation massive du volume de données confronte les entreprises à plusieurs enjeux majeurs. Sans une gouvernance et une organisation claires, les données peuvent rapidement devenir plus un fardeau qu'un atout, créant des "silos d'information" (des données bloquées dans un service et inaccessibles aux autres) et freinant la prise de décision. L'IA intervient alors pour simplifier et automatiser la gestion de ce patrimoine.  

• Automatisation du DataOps : L'IA prend en charge les tâches manuelles et répétitives, telles que le nettoyage des erreurs ou le repérage automatique des informations personnelles sensibles (PII) à sécuriser.  
• Génération de données synthétiques : Lorsque les données réelles sont trop confidentielles (comme des dossiers médicaux ou des transactions bancaires) ou insuffisantes, l’IA générative peut créer des données fictives mais réalistes (dites synthétiques) pour s'entraîner et tester les outils en toute sécurité.  
• Démocratisation de l'accès aux données : C'est une petite révolution pour les non-techniciens. Grâce à des interfaces de discussion similaires à un assistant virtuel, n'importe quel collaborateur peut interroger une base de données complexe en langage naturel (en français simple), sans avoir à maîtriser le langage informatique SQL.  
• Valorisation via l'analyse prédictive : L'émergence de l'IA et du machine learning ouvre des perspectives inédites. Ces technologies permettent d'aller au-delà de l'analyse descriptive (comprendre le passé) pour explorer le champ du prédictif (anticiper l'avenir). En créant des modèles capables d'anticiper des comportements ou des pannes, il devient possible d'agir de manière proactive avant que le problème ne survienne.  

L'expertise d'Extia en Data et IA

  Chez Extia, notre philosophie est que la technologie doit être un levier de performance. Entre expertise humaine et innovation technologique, nous construisons des solutions Data et/ou IA pérennes, éthiques, alignées sur vos réalités business et créatrices de valeur. Loin des effets de mode, nous savons que la réussite de ces modèles dépend avant tout de fondations solides : une donnée saine, fiable et maîtrisée. L'IA est un levier de performance pour tous, c'est pourquoi nos experts accompagnent les organisations pour tirer tout le potentiel de leurs données, en intervenant sur toute la chaîne de valeur, du stockage à la prise de décision :  

• Maîtrise et Sécurisation du Patrimoine Data : Nous construisons les fondations indispensables à tout projet technologique. De l'audit à la structuration d'architectures robustes, nous garantissons une donnée saine, fiable et souveraine.

• Développement d'IA performantes et sur-mesure : De la Business Intelligence à l'IA générative en passant par les modèles prédictifs, nous explorons et déployons les cas d'usage qui répondent concrètement à vos enjeux métiers, de l'expérimentation rapide (POC) jusqu'à l'industrialisation à grande échelle (Scale-up).

• Gouvernance, Éthique et Pérennité : Parce que l'innovation doit être durable, nous intégrons dès la conception les impératifs de sécurité, de conformité à l'IA Act et d'éco-responsabilité (FinOps, Green IT), tout en accompagnant vos équipes dans l'acculturation à ces nouveaux enjeux.

Exemples de projets et d'accomplissements concrétisés par Extia

Nous mettons notre savoir-faire au service de projets ambitieux pour des entreprises de tous secteurs:  

• Direction d'un programme IA pour un grand acteur du secteur bancaire : Pour cette entreprise, nos équipes ont assuré la direction du programme d'intelligence artificielle dans le cadre de sa transformation technologique. La mission a consisté à piloter le développement des initiatives "IA for OPS & IT", optimisant ainsi les opérations internes et l'infrastructure technologique grâce à des solutions innovantes.

• Automatisation pour un opérateur de télécommunications : Nous avons accompagné un acteur majeur des télécoms dans la conception et le développement d'un système automatisé pour la collecte et le traitement des données d'utilisation de licences spécifiques. Cette solution a permis de générer des rapports de facturation mensuels fiables et automatisés, améliorant l'efficacité et la précision du processus.

• Optimisation des flux de données pour un groupe industriel diversifié : Pour un grand groupe actif notamment dans les télécommunications et la construction, nos équipes ont pris en charge le développement et la gestion des flux de données. Elles ont créé des visualisations et des rapports de données, tout en assurant la formation et la documentation pour les utilisateurs de la direction Stratégie, Développement & Transformation, leur permettant de prendre des décisions factuelles et mesurables.

Grâce à notre approche "D'abord qui, ensuite quoi", nous sélectionnons les meilleurs talents pour répondre aux enjeux des entreprises et transformer leurs données en un véritable moteur de performance.  

Lexique des termes techniques

• IA (Intelligence Artificielle) : Ensemble de technologies permettant à des ordinateurs ou des systèmes d'exécuter des tâches qui requièrent normalement l'intelligence humaine (raisonner, comprendre le langage, planifier).   Machine Learning (Apprentissage automatique) : Une branche de l'IA où l'ordinateur apprend à réaliser des tâches à partir d'exemples et de données historiques, sans avoir été explicitement programmé pour chaque étape.  
• LLM (Large Language Model / Grand modèle de langage) : Modèle d'intelligence artificielle entraîné sur d'immenses volumes de textes pour comprendre, générer et traduire le langage humain de manière fluide (ex: l'outil derrière les agents conversationnels).  
• DSLM (Domain-Specific Language Model / Modèle de langage spécifique à un domaine) : Un modèle de langage similaire à un LLM, mais spécialisé et entraîné sur le vocabulaire technique d'un secteur précis (médical, juridique, aéronautique) pour éviter les contresens.  
• Hallucination : Phénomène par lequel une IA générative invente une réponse fausse ou inexacte de manière très convaincante, souvent par manque de données fiables ou de contexte.  
• Bases de données vectorielles : Type de base de données moderne qui stocke les informations (mots, phrases, images) sous forme de coordonnées numériques (vecteurs) afin que l'IA puisse en comprendre instantanément le sens et la proximité sémantique, plutôt que de chercher de simples mots-clés.  
• Multimodal Lakehouse : Une infrastructure de stockage moderne et unifiée capable de conserver et de traiter à la fois des données structurées (tableaux, chiffres) et non structurées (vidéos, sons, emails, images).  
• RAG (Retrieval-Augmented Generation / Génération augmentée par la recherche) : Technique qui permet à une IA d'aller chercher d'abord des informations fiables dans les documents internes d'une entreprise avant de rédiger sa réponse, garantissant ainsi une information exacte et à jour.  
• DataOps : Pratique inspirée de l'informatique visant à automatiser, fluidifier et sécuriser la gestion des flux de données au sein d'une entreprise pour s'assurer qu'elles restent de bonne qualité.  
• PII (Personally Identifiable Information / Informations personnelles identifiables) : Données qui permettent d'identifier directement ou indirectement une personne physique (nom, numéro de sécurité sociale, adresse email). Elles font l'objet d'une sécurité stricte (RGPD).  
• Données synthétiques : Données créées artificiellement par des algorithmes ou des IA, qui possèdent les mêmes caractéristiques statistiques que de vraies données mais ne contiennent aucune information réelle ou confidentielle.  
• SQL (Structured Query Language) : Langage informatique standardisé utilisé par les techniciens pour communiquer avec les bases de données afin d'y ajouter, modifier ou chercher des informations.  
• Business Intelligence (BI / Informatique décisionnelle) : Technologies et méthodes permettant de collecter, consolider et modéliser les données d'une entreprise afin de les restituer sous forme de graphiques et de tableaux de bord pour aider les managers à prendre des décisions.