Dans la fonction data et analytics, beaucoup de POC, peu de valeur réelle. Atlas fait de les requêtes en langage naturel par l'IA un cas d'usage en production, pas une démonstration.
La fonction data porte la responsabilité de transformer des données brutes en valeur, tout en garantissant leur qualité et leur gouvernance. L'IA fluidifie la préparation et démocratise l'accès à l'analyse pour les métiers.
Les data scientists consacrent jusqu'à 80% de leur temps à préparer la donnée, un travail que l'automatisation réduit drastiquement.
Concrètement, les requêtes en langage naturel par l'IA ne se résume pas à un outil : dans la fonction data et analytics, elle doit s'intégrer à vos processus, vos données et vos contraintes de conformité.
Adapté à la fonction data et analytics et à vos contraintes de conformité.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.
Avec des métriques de valeur suivies dès le premier jalon.
Relier les requêtes en langage naturel par l'IA pour la fonction data et analytics aux objectifs de la direction et aux contraintes du terrain.
Un cas pilote évalué sur données réelles, avec critères de succès définis d'avance.
Passage en production robuste : qualité, sécurité, conformité AI Act, monitoring.
Mesure de la valeur, amélioration continue et transfert de compétences.
Non, l'IA traduit vos questions en français en requêtes techniques exécutées sur vos bases.
L'IA s'appuie sur vos données réelles et peut afficher la requête générée pour permettre une vérification.
La fonction data porte la responsabilité de transformer des données brutes en valeur, tout en garantissant leur qualité et leur gouvernance. L'IA fluidifie la préparation et démocratise l'accès à l'analyse pour les métiers. Sur les requêtes en langage naturel par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.
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