Showcase Data & IA

De la donnée brute à la décision

Explorez les démonstrations selon le chemin de la donnée : capter une entrée, la préparer, industrialiser son traitement, puis l’exploiter pour piloter ou interroger l’information.

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7 démonstrations
Données fictives
Lecture métier et technique

Parcours guidé

Choisir un point d’entrée

Chaque démonstration occupe une place principale dans le parcours, tout en pouvant mobiliser plusieurs technologies. Cette organisation restera lisible lorsque de nouveaux cas d’usage seront ajoutés.

Étape 01

Capter

Transformer des documents ou messages entrants en informations structurées et orientables.

Extraire Classifier

Automatisation documentaire

Extraction automatisée de factures

Lire plusieurs formats, extraire les champs utiles et produire une sortie contrôlable.

EntréePDF TraitementExtraction et contrôles SortieJSON et CSV

Azure AI OCR Automatisation

Flux entrant

Routage d’e-mails automatisé

Classifier un message et l’orienter vers la bonne équipe avec une décision explicable.

EntréeE-mail TraitementClassification SortieFile métier

Workflow Classification IA appliquée

Étape 02

Préparer

Nettoyer, structurer et transformer la donnée afin de la rendre fiable pour l’analyse.

Nettoyer Transformer

Traitement programmatique

Pipeline analytique en Python

Nettoyer, enrichir et agréger un jeu de données e-commerce avant restitution.

EntréeCSV brut TraitementRègles et agrégations SortieSynthèse KPI

Python Pandas Qualité

Analyse relationnelle

SQL pour le reporting et la qualité

Interroger des tables, contrôler les données et préparer un dataset orienté pilotage.

EntréeTables TraitementJointures et contrôles SortieDataset

SQL Agrégations Data quality

Étape 03

Industrialiser

Enchaîner les traitements, expliciter les contrôles et maîtriser la publication du résultat.

Contrôler Publier

Data engineering appliqué

Pipeline de données pour le reporting

Suivre un lot depuis l’ingestion jusqu’à sa publication, avec standardisation et contrôles explicites.

EntréeSources TraitementContrat et contrôles SortieLot publié

Data pipeline Standardisation Observabilité

Étape 04

Exploiter

Transformer l’information préparée en support de décision ou en connaissance directement accessible.

Piloter Interroger

Piloter

Reporting décisionnel avec Power BI

Structurer des indicateurs et des vues complémentaires pour faciliter la lecture métier.

EntréeDataset TraitementModèle et mesures SortieTableau de bord

Power BI DAX Data visualisation

Interroger

Assistant documentaire interne avec RAG

Rechercher dans un corpus et restituer une réponse contextualisée avec ses sources.

EntréeDocuments TraitementRecherche contextuelle SortieRéponse sourcée

RAG Recherche IA appliquée

Une même logique de conception

Les technologies changent selon le besoin. La démarche reste lisible, vérifiable et orientée usage.

01 Comprendre

Clarifier le besoin métier, les entrées et le résultat attendu.

02 Structurer

Choisir le bon niveau de transformation et de modélisation.

03 Vérifier

Rendre visibles les contrôles, les limites et les conditions de production.

Un besoin Data, BI ou IA à structurer ?

Je suis disponible pour échanger autour d’un cas d’usage, d’un reporting existant ou d’une démarche d’automatisation.