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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET DATA

Mettre l’IA au service d’un processus que vous connaissez.

Génération, intégration de modèles, agents et automatisation intelligente. Le cas d’usage, les droits d’accès et la traçabilité se cadrent avant le pilote, dans vos applications existantes.

Ce qui est dans le périmètre

Outils déjà disponibles

Connexion d’un service d’IA que vous avez le droit d’utiliser, via les API et le cadre d’accès prévus.

Permissions

L’assistant ne voit que les données autorisées pour l’utilisateur et le dossier en cours.

Identité

Raccordement à votre SSO lorsque le projet le prévoit, plutôt qu’un compte partagé.

Traçabilité

Journal des actions utiles à l’exploitation et au contrôle interne, défini avec vous.

Comment un cas d’usage est retenu

  • Le gain attendu est décrit sur un processus existant
  • Les données concernées et leur sensibilité sont identifiées
  • Un humain reste responsable de la décision métier
  • Le coût d’une erreur est acceptable ou encadré par une revue
  • Le pilote a une fin : on mesure, on étend, ou on arrête

Sécurité et données

La confidentialité et le RGPD se traitent pour le projet concerné, selon les bases légales applicables. Brancher un modèle ne rend pas, à lui seul, un traitement conforme.

L’intégration s’appuie sur des services d’IA que vous êtes autorisé à utiliser. Coconsult ne commercialise pas un assistant conversationnel propriétaire clé en main.

Un agent n’est retenu que lorsque le processus, les données qu’il peut voir et la décision qui reste humaine sont déjà décrits. Sinon, le sujet n’est pas prêt pour un pilote.

Fondations DataOps

DataOps et IA générative ne portent pas sur le même travail. L’IA branche un modèle sur un processus. Le DataOps fait circuler les données que ce processus et les applications concernées consomment.

Dans le système que vous exploitez déjà

  • Intégration et circulation des données, vers les applications et les API que le flux doit alimenter
  • Pipelines et automatisation des traitements dont la règle est connue
  • Qualité et fiabilité : champs attendus, rejets et doublons, définis avec vous
  • Supervision et reprise : journaux, échecs visibles et redémarrage du traitement

Selon le besoin

Équipe dédiée

Renforcer l’équipe qui portera le pilote, puis l’intégration.

Innovation et CII

Un prototype nouveau se cadre à part. L’agrément ne rend pas le pilote éligible.

Un diagnostic cadré, avant toute intégration.

Décrivez le processus, les données en jeu et l’outil que vous envisagez. Nous dirons si un pilote est raisonnable.

Cadrer un diagnostic IA