01
Les équipes IA passent l’essentiel de leur temps à rechercher les données
Les sources sont dispersées et la documentation est incomplète ; la préparation devient alors l’effort d’ingénierie dominant.
Enjeu d’entreprise
Préparer les données pour l’IA
La préparation à l’IA dépend moins du volume de données disponible que de la capacité à savoir quelles données sont fiables, gouvernées et adaptées aux décisions que le modèle influencera.
De nombreuses initiatives d’IA commencent par le choix d’un modèle avant que l’organisation ait résolu les questions de qualité des sources, de définitions, d’accès, de traçabilité ou de responsabilité. Il en résulte des prototypes difficiles à évaluer et encore plus difficiles à exploiter de manière sûre.
Nous partons du cas d’usage à rebours : quelle décision ou quel flux de travail va évoluer, quels éléments probants le modèle exige, d’où proviennent les données, qui en est responsable et quels contrôles sont nécessaires avant la mise en production.
Point de vue NoèmeX
Il existe une structure au cœur de la complexité. La première étape consiste à rendre explicites les variables, les contraintes, les dépendances et le résultat recherché afin de traiter le problème comme un système, plutôt que comme une succession de symptômes isolés.
Comment cet enjeu se manifeste
Signaux fréquents indiquant que le modèle opérationnel doit évoluer
Les manifestations varient selon l’organisation, mais ces schémas indiquent souvent que le problème est structurel plutôt qu’isolé.
02
Les données d’entraînement ne peuvent pas être expliquées avec confiance
Le traçabilité, les transformations ou la signification métier sont suffisamment flous pour rendre l’évaluation difficile.
03
Un même concept est représenté différemment
Les entités client, produit, actif ou opérationnelles varient d’un système à l’autre et fragilisent la cohérence des modèles.
04
Les accès sont soit trop ouverts, soit trop restrictifs
La sécurité des données a été conçue autour des applications plutôt que du développement des modèles et de la réutilisation gouvernée.
Notre approche
Traiter le problème opérationnel à la source avant de déployer la solution à plus grande échelle
Le mode d’intervention dépend du point de départ, mais le travail suit généralement cette progression.
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Définir le cas d’usage IA et le périmètre de décision
Préciser le résultat attendu, les utilisateurs, le rôle du modèle, le niveau de risque acceptable et les éléments probants nécessaires avant de préparer les données.
02
Évaluer l’aptitude des données
Évaluer la qualité, la couverture, la granularité, la fraîcheur, la représentativité et les biais connus pour l’usage visé.
03
Stabiliser les définitions partagées et les données de référence
Créer des entités, mappings et sémantiques métier stables sur lesquels les modèles peuvent s’appuyer.
04
Établir les accès, le traçabilité et les métadonnées
Rendre les données découvrables, traçables et contrôlées tout au long du développement et de la production.
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Construire des pipelines de données opérationnels
Créer des flux répétables et supervisés pour l’entraînement, l’évaluation, l’inférence et le rafraîchissement des modèles lorsque nécessaire.
Éléments probants sélectionnés
Une transformation connexe issue du portefeuille
Les éléments probants directs sont présentés lorsque le portefeuille documenté les étaye. Les éléments connexes sont identifiés comme contexte et non comme des déploiements réalisés.
Éléments probants sélectionnés
100+
Usines de production dans le réseau opérationnel
Créer une vision S&OP gouvernée à l’échelle d’un réseau multi-usines
Un industriel multinational gérait la demande, la production, la maintenance et les stocks à travers des systèmes fragmentés et des prévisions manuelles. Le programme a intégré les données opérationnelles, aligné les données de référence, standardisé les indicateurs S&OP et introduit la prévision prédictive de la demande pour soutenir la planification à l’échelle du réseau d’usines.
Lire l’étude de cas →Services pertinents
Capacités directement liées à cet enjeu
Il s’agit des capacités NoèmeX les plus directement associées au problème opérationnel, au-delà des seules grandes familles de services.
Fonctions d’entreprise
Où cet enjeu se manifeste dans l’entreprise
Un même enjeu produit des conséquences différentes selon la fonction qui en a la responsabilité, le contexte opérationnel et les droits de décision.
TI, données et opérations numériques
Découvrez comment cet enjeu se manifeste dans la fonction, les décisions qu’il influence et les capacités généralement mobilisées.
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Conseil d’administration et gouvernance d’entreprise
Découvrez comment cet enjeu se manifeste dans la fonction, les décisions qu’il influence et les capacités généralement mobilisées.
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Talents et capacités
Découvrez comment cet enjeu se manifeste dans la fonction, les décisions qu’il influence et les capacités généralement mobilisées.
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Priorités des dirigeants
Perspectives de direction liées à la décision
Suivez l’enjeu dans les priorités, arbitrages et éléments probants les plus pertinents pour les dirigeants responsables du résultat.
Chef de l’intelligence artificielle
Explorez les priorités, décisions et éléments probants de direction liés à cet enjeu.
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Chef des données
Explorez les priorités, décisions et éléments probants de direction liés à cet enjeu.
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Chef de l’information
Explorez les priorités, décisions et éléments probants de direction liés à cet enjeu.
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Études de cas connexes
Voir comment des organisations confrontées à des problèmes structurels comparables les ont traités
Les études de cas relient l’enjeu à des éléments probants issus de missions documentées en finance, opérations, données, technologie et optimisation.
100+
usines de production dans l’environnement opérationnel
S&OP mondial et prévision de la demande
Un environnement S&OP multi-usines a relié les données opérationnelles et la prévision prédictive afin de soutenir les décisions de demande, de production et de stocks.
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4,000+
systèmes TI dans l’environnement de gouvernance
Gouvernance mondiale des données
Une organisation mondiale présente dans 70 pays et comptant plus de 60 000 employés est passée d’une gouvernance pilotée par tableurs à des flux de travail et contrôles centralisés.
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70%+
de réduction des coûts de solveurs et d’infrastructure
Optimisation mondiale de la production
Un environnement d’optimisation centralisé a standardisé le déploiement des algorithmes, le partage des ressources et les données opérationnelles dans plusieurs régions.
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Enjeux connexes
Passer du problème à la décision suivante
Ces enjeux se retrouvent souvent côte à côte dans un même programme de transformation.
Vos personnes-ressources
Échangez directement avec les personnes responsables de ces travaux. Découvrez leur expérience et les possibilités de prise de contact.
Zahra Fathisalout
Fondatrice · Ing., CSP, CMLAI
Gouvernance d’entreprise · Candidate ASC-C.Dir.
Intervient à l’intersection de la stratégie, de la transformation d’entreprise, des données, de l’IA et de la gouvernance, avec une expérience d’ingénierie opérationnelle appliquée aux décisions de transformation complexes.
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Brendan Young
B.Com, Directeur des opérations
Relie la conception de la transformation à la discipline opérationnelle, en s’appuyant sur une expérience de direction en logistique, traitement des commandes et opérations à haut débit.
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Préparer les données pour l’IA
Mettre en place les contrôles de l’information dont l’IA a besoin avant que la complexité des modèles ne multiplie les risques.
Partagez le contexte opérationnel, les contraintes et les améliorations attendues par la direction. NoèmeX peut évaluer le problème, définir l’état cible et déterminer la trajectoire adaptée vers la mise en œuvre.