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Process IA · DSI & IT

Détectez les anomalies dans vos données avec l'IA · DSI & IT

Détection d'anomalies dans les données dans la DSI et la fonction IT : Atlas relie l'ambition de la direction aux contraintes du terrain, du prototype au passage à l'échelle.

Enjeux IA · DSI & IT

L'IA au service de la DSI et la fonction IT

La DSI doit livrer plus vite, maintenir un patrimoine applicatif vieillissant et soutenir le support utilisateur. L'IA accélère le développement logiciel et l'exploitation, tout en posant de nouveaux enjeux de gouvernance technique.

  • Assistance au développement et à la génération de code et de tests
  • Détection et résolution proactive des incidents (AIOps)
  • Support IT de niveau 1 automatisé pour les demandes récurrentes
  • Aide à la modernisation et à la documentation du legacy applicatif

L'assistance au développement par IA accélère la productivité des développeurs de 20 à 55% sur les tâches éligibles.

Notre dispositif

Comment Atlas déploie la détection d'anomalies dans les données par l'IA

Dans la DSI et la fonction IT, la difficulté n'est pas le modèle mais l'intégration : qualité des données, gouvernance et adoption. Atlas traite ces trois fronts pour la détection d'anomalies dans les données par l'IA.

Surveillance continue des flux de données

Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.

Détection des valeurs aberrantes et ruptures

Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.

Alertes automatiques sur les anomalies critiques

Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.

Identification des causes probables

Conçu, évalué sur vos données, puis industrialisé par Atlas.

Notre méthode

Du cadrage à la valeur en production.

01 — Cadrer

Qualifier le besoin autour de la détection d'anomalies dans les données par l'IA pour la DSI et la fonction IT, fixer la cible de valeur et les garde-fous.

02 — Prototyper

Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.

03 — Industrialiser

Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.

04 — Mettre à l'échelle

Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.

temps réel
de détection des anomalies
×2
de capacité traitée
+20 pts
de satisfaction
−25%
de coûts opérationnels
Questions fréquentes

Vos questions, nos réponses.

Non, l'IA apprend les comportements normaux des données et signale automatiquement les écarts.

Les deux, qu'il s'agisse de pipelines de données techniques ou d'indicateurs métier.

La DSI doit livrer plus vite, maintenir un patrimoine applicatif vieillissant et soutenir le support utilisateur. L'IA accélère le développement logiciel et l'exploitation, tout en posant de nouveaux enjeux de gouvernance technique. Sur la détection d'anomalies dans les données par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.

Avançons sur la détection d'anomalies dans les données par l'IA.

30 minutes pour identifier le meilleur point de départ sur la détection d'anomalies dans les données par l'IA pour la DSI et la fonction IT.

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