Diagnostic Data IA —
Vos données sont-elles
prêtes pour l'IA ?
Vos données sont-elles exploitables pour l'IA ? Diagnostic en 3-5 jours, rapport actionnable et recommandations priorisées.
Le "Pourquoi"
Pourquoi un diagnostic
data IA avant tout ?
80% des projets IA échouent non pas à cause de l'algorithme, mais à cause des données. Qualité insuffisante, silos non connectés, formats incompatibles — un diagnostic data IA permet d'éviter de payer pour des projets qui ne pourront pas fonctionner.
Qualité des données
Complétude, cohérence, fraîcheur, doublons — j'évalue si vos données sont suffisamment fiables pour entraîner ou alimenter un modèle IA sans biaiser les résultats.
Architecture & accessibilité
Vos données sont-elles accessibles via API ? Centralisées dans un entrepôt ? Dispersées dans des silos isolés ? J'audite votre architecture pour identifier les blocages techniques.
Gouvernance & conformité
RGPD, anonymisation, traçabilité — un projet IA qui utilise des données personnelles sans gouvernance solide est un risque juridique. L'audit vérifie la conformité de votre data strategy.
Un modèle IA ne fait pas de miracles avec de mauvaises données. Garbage in, garbage out — le diagnostic data IA est le seul moyen de savoir où vous en êtes avant d'investir.
Périmètre d'audit
Ce que j'analyse
dans votre patrimoine data
Le diagnostic couvre l'ensemble de votre écosystème de données — des bases SQL aux documents non structurés, en passant par vos CRM et outils SaaS.
Données structurées
Bases SQL, exports CSV, ERP, tableurs — analyse de la structure, des clés primaires, des jointures possibles et de la volumétrie exploitable pour l'IA.
Données non structurées
PDF, emails, documents Word, transcriptions — évaluation de la capacité à les indexer dans un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour un agent IA.
Données CRM & comportementales
Historique client, interactions, scoring — analyse de la richesse comportementale disponible pour personnalisation IA, prédiction et segmentation automatique.
APIs & flux temps réel
Webhooks, flux événementiels, logs applicatifs — cartographie des flux de données disponibles en temps réel pour alimenter des agents IA ou des pipelines ML.
Gouvernance & RGPD
Revue des politiques d'accès, d'anonymisation et de conservation. Identification des risques de non-conformité avant tout usage IA des données personnelles.
Maturité & roadmap data
Score de maturité data globale (1 à 5), identification des quick wins data et priorisation des chantiers à lancer avant de démarrer vos projets IA.
Les niveaux
Les 4 niveaux de maturité data
que je rencontre en mission.
Data brute — Excel & emails
La donnée existe mais n'est pas structurée ni centralisée. C'est le cas le plus fréquent en PME. L'IA peut quand même être déployée, mais après un travail de structuration de 2 à 4 semaines.
Data structurée — BDD & CRM
Bases relationnelles en place, CRM actif. La donnée est exploitable mais souvent cloisonnée en silos. L'interconnexion des sources est le principal chantier avant tout projet IA.
Data centralisée — entrepôt ou data lake
La donnée est agrégée dans un entrepôt (BigQuery, Snowflake, Redshift) ou un data lake. La qualité et la gouvernance restent les points à vérifier — mais l'IA peut démarrer rapidement.
Data IA-ready — pipelines & feature store
Infrastructure mature avec pipelines automatisés, monitoring de qualité et feature store. Vous êtes prêt pour des projets IA complexes — agents autonomes, ML en production, personnalisation temps réel.
Livrables
Ce que vous recevez
après le diagnostic.
Pas un rapport de 80 pages illisible. Un document actionnable, avec des priorités claires et un plan de mise en œuvre concret.
Questions fréquentes
FAQ — Diagnostic
data IA
C'est un audit structuré de vos données sous l'angle IA : qualité, volumétrie, format, accessibilité, gouvernance et conformité. L'objectif est de savoir quelles données sont exploitables immédiatement et ce qu'il faut corriger avant de lancer un projet IA — pour éviter d'investir dans quelque chose qui ne fonctionnera pas.
Non. Le diagnostic s'adapte à votre maturité : que vous ayez un data lake structuré ou uniquement des exports Excel et un CRM mal alimenté, j'audite ce qui existe et identifie le chemin le plus court vers une donnée exploitable par l'IA. La plupart de mes clients PME sont au niveau 1 ou 2 — et c'est précisément pour ça qu'un diagnostic est utile.
Entre 3 et 5 jours ouvrés selon la volumétrie et la complexité de votre architecture. Le livrable (rapport PDF + recommandations priorisées) est remis en fin de mission avec une session de restitution de 60 minutes incluse, pendant laquelle je vous explique chaque point et réponds à vos questions.
Toutes : données structurées (SQL, CSV, ERP), non structurées (PDF, emails, documents), semi-structurées (JSON, logs), données CRM, données produit, données comportementales. Je travaille aussi bien sur des bases de données relationnelles que sur des data lakes ou des entrepôts cloud (BigQuery, Snowflake, Supabase).
Oui. En plus de l'état des lieux data, le rapport inclut une sélection des outils IA (LLM, RAG, pipeline ML) adaptés à votre type de donnée, ainsi qu'une estimation des coûts et du temps de mise en œuvre pour chaque cas d'usage prioritaire. Vous repartez avec une vision claire de ce que vous pouvez faire et pour quel budget.
Prêt ?
Vos données,
enfin exploitées.
Savoir exactement ce que vaut votre patrimoine data prend 5 jours. Ne lancez pas un projet IA sans cette réponse — c'est offert pour le premier échange.