Ingérer et unifier
Les systèmes source atterrissent dans un lakehouse gouverné, avec schémas partagés, traçabilité et contrôles de qualité : une seule vérité pour la BI comme pour l'IA.
/ IT & data /
Une plateforme data prête pour l'IA, pas un projet de recherche
Socle data gouverné, feature store et couche de serving—conçus pour que les cas d'usage IA passent en production au lieu de stagner sur l'infrastructure.
Le problème
Presque aucun projet d'IA ne cale sur le modèle : il cale sur la plomberie
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Le lac et l'entrepôt racontent deux vérités
La data science travaille sur le lac, la BI sur l'entrepôt, et la réconciliation vit dans des tickets. Chaque cas d'usage d'IA commence par reconstruire un contexte que la maison possède déjà.
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Pas de magasin de variables, juste du SQL à la demande
Les variables sont recalculées dans chaque carnet, dérivent en silence entre l'entraînement et le service, et personne n'est propriétaire de la définition canonique de « client actif » ou de « transaction à haut risque ».
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La gouvernance boulonnée après le lancement
La confidentialité, la traçabilité et les contrôles d'accès arrivent quand le juridique les demande, en général quelques semaines avant la mise en service. Reprendre coûte cher et la validation de l'audit devient le nouveau chemin critique.
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La qualité des données reste inconnue jusqu'à ce que le modèle échoue
Les changements de schéma, les flux amont cassés et les valeurs nulles silencieuses se découvrent quand une prévision part de travers en production. Il n'existe aucune couche d'alerte précoce portée par la plateforme.
Fonctionnement
Une plateforme sur laquelle les équipes d'IA peuvent vraiment construire
Définir les variables et servir
Un magasin de variables avec correction temporelle, une couche sémantique pour la logique métier et une couche de service prête pour les charges d'IA en temps réel et par lots.
Gouverner et exploiter
L'accès, la traçabilité, l'observabilité et la maîtrise des coûts vivent dans la plateforme, pas dans des tickets : un nouveau cas d'usage sort en semaines et non en trimestres.
L'architecture s'adapte à votre cloud, à votre stack de données et à votre modèle de gouvernance actuels.
Une plateforme data prête pour l'IA, pas un projet de recherche
Ce qui est inclus
Tout ce qu'il fautpour que les charges d'IA sortent
Ingestion, variables, service et gouvernance, sur Synapse, comme une seule couche d'exploitation que partagent vos équipes données et IA.
Ingestion et transformation
Flux par lots et en continu, avec schéma imposé, contrats et points de contrôle qualité avant que la donnée n'atteigne le lakehouse.
Magasin de variables
Variables versionnées avec correction temporelle, parité entre le temps réel et le lot, et un responsable identifié pour chacune.
Couche sémantique
Métriques et entités définies par le métier et partagées par la BI et l'IA : fini les deux définitions de « attrition » ou de « chiffre d'affaires ».
Service de modèles
Service par lots, en temps réel et embarqué, avec répartition du trafic, routage par version et déploiements en ombre.
Gouvernance et traçabilité
Traçabilité au niveau de la colonne, politiques d'accès, marquage des données personnelles et piste d'audit sur chaque flux et chaque modèle.
Observabilité
Tableaux de fraîcheur, de qualité, de dérive et de coût de la donnée, pour que les responsables de la plateforme voient le problème avant les utilisateurs.
Propulsé par Synapse
Résultats
Ce qui change quand la plateforme est prête et non improvisée
Les résultats varient selon le contexte, la maturité des données et le périmètre. Nous cadrons honnêtement avant de promettre précisément.
3–5x
Moins de temps jusqu'à la production pour chaque nouveau cas d'usage
Indicatif — dépend de la maturité de départ et du périmètre.
50%
Moins d'effort de préparation des données sur chaque projet
Indicatif — d'après les équipes déjà outillées par la plateforme.
Unique
Source de vérité gouvernée et partagée par la BI, l'analytique et l'IA
Notre façon de travailler
De l'évaluation à une plateforme en production, sans programme pluriannuel
Diagnostic
Diagnostic
Semaines 1-3
Nous cartographions la stack de données actuelle, les principaux cas d'usage d'IA, les manques de gouvernance et l'architecture cible.
Conception
Conception
Semaines 4-6
Nous définissons l'organisation du lakehouse, les contrats du magasin de variables, le périmètre de la couche sémantique et le modèle de gouvernance, avec la sécurité et le juridique.
Construction
Construction
Semaines 7-14
Nous mettons en place l'ingestion, le magasin de variables, le service et l'observabilité, et prouvons la plateforme sur un premier cas d'usage réel.
Exploitation et passage à l'échelle
Exploitation et passage à l'échelle
Semaine 15 et au-delà
Nous transmettons à l'équipe plateforme, embarquons de nouveaux cas d'usage et élargissons le catalogue de variables gouvernées.
Les délais varient selon la complexité des systèmes source, le montage cloud et la maturité de la gouvernance.
Aller plus loin
Data, AI, and what to explore next
Ideas, trends, and tools to stay ahead
Commencer
On monte une plateforme sur laquelle les cas d'usage sortent vraiment ?
Sans engagement. Nous commençons par une séance cadrée pour cartographier votre stack, vos cas d'usage et vos besoins de gouvernance.