Résumé généré par IA, vérifié par Tibco
La donnée devient utile lorsqu’elle peut être trouvée, comprise et mobilisée dans les processus de l’entreprise. Les plateformes data organisent les sources, l’automatisation les relie aux applications et l’intelligence artificielle aide à comprendre, produire et agir. Du tableau de bord à l’agent, la valeur repose sur des données accessibles, gouvernées et exploitables dans un cadre contrôlé.
Pour vous, experts
- Organiser des données fiables et traçables pour alimenter les analyses, les applications et les systèmes d’IA.
- Relier workflows, intégrations et low-code afin d’automatiser les processus sans perdre la maîtrise de leur exploitation.
- Encadrer RAG, OCR et agents IA par des droits, des critères d’évaluation, des limites d’action et une supervision adaptée.
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Data, Automation & IA
Aperçu des domaines
Business Intelligence et modèles sémantiques
Partager des indicateurs cohérents pour éclairer les décisions métier.
Description : La Business Intelligence transforme les données en indicateurs, tableaux de bord et analyses partagés. Les modèles sémantiques donnent des définitions communes aux mesures utilisées par les métiers afin d’améliorer la cohérence des résultats et la réutilisation des calculs.
Recherche augmentée par les données de l’entreprise — RAG
Appuyer les réponses de l’IA sur les documents et les données de l’entreprise.
Description : Le RAG combine recherche par mots-clés et similarité sémantique pour sélectionner des contenus internes avant de générer une réponse. Sa qualité dépend des sources, de l’actualisation des index, du respect des droits d’accès et de la restitution des références utilisées.
Workflows et automatisation — BPM / RPA
Automatiser les tâches et les validations au fil des processus métier.
Description : Les moteurs BPM coordonnent règles, validations et échanges entre applications. La RPA complète les intégrations lorsque certaines actions passent encore par une interface utilisateur. L’automatisation reste pilotée par le processus métier, avec une supervision des erreurs et des décisions humaines.
Plateformes de création d’applications low-code
Créer des applications métier avec des composants et des connecteurs réutilisables.
Description : Les plateformes low-code accélèrent la création de formulaires, d’interfaces métier et d’applications connectées. Elles encadrent les composants, les connecteurs et le cycle de vie des solutions afin de concilier rapidité de développement, gouvernance et maintenabilité.
Agents IA à actions contrôlées
Faire agir l’IA dans un cadre défini avec des autorisations et des validations explicites.
Description : Les agents IA peuvent sélectionner des outils, interroger des données et enchaîner des actions dans un périmètre défini. Leur mise en production nécessite des autorisations explicites, des limites d’action, une traçabilité et des validations humaines pour les opérations sensibles.
Intégration de données — ETL / ELT
Relier les sources de données aux usages analytiques et opérationnels.
Description : Les plateformes ETL et ELT extraient, transforment et déplacent les données entre applications, fichiers, bases et services cloud. Elles organisent des flux fiables et supervisables, adaptés aux rythmes de mise à jour et aux usages analytiques ou opérationnels attendus.
Reconnaissance de caractères et extraction documentaire — OCR
Transformer les documents en données exploitables dans les applications métier.
Description : L’OCR et l’Intelligent Document Processing convertissent factures, formulaires, contrats ou tableaux en données exploitables. Les informations extraites alimentent une application ou un workflow, avec des seuils de confiance et une validation humaine lorsque le document présente une ambiguïté.
Modèles d’IA multimodaux
Exploiter plusieurs formes d’information pour comprendre, extraire et produire des contenus.
Description : Les modèles multimodaux traitent plusieurs formes d’information, notamment le texte et l’image, pour comprendre, extraire ou générer des contenus. Leur utilisation doit préciser les modalités disponibles, les données transmises, les contrôles attendus et les critères d’évaluation de la qualité.
Entrepôts de données et lakehouses
Rassembler les données analytiques dans une architecture adaptée aux usages.
Description : Les entrepôts et lakehouses rapprochent des données issues de plusieurs sources dans une fondation analytique commune. Le choix d’architecture dépend des volumes, des usages, des compétences et des contraintes de gouvernance ; la plateforme doit rester proportionnée à la valeur attendue.
Catalogues et traçabilité des données
Retrouver et comprendre les données ainsi que leurs dépendances et leurs usages.
Description : Les catalogues rendent les jeux de données, leurs métadonnées et leurs responsables plus faciles à trouver. La traçabilité visualise les dépendances entre sources, transformations et usages, facilitant l’analyse d’impact et la compréhension des indicateurs.
KPI & résultats attendus
- Fiabilité des données : fraîcheur, disponibilité, qualité et incidents observés sur les jeux de données et flux critiques.
- Intégrations et traitements : exécutions réussies, délais de traitement, erreurs récurrentes et respect des fenêtres attendues.
- Usages décisionnels : utilisateurs actifs, modèles sémantiques partagés, actualisations réussies et cohérence des indicateurs.
- Automatisation : workflows aboutis, exceptions, reprises manuelles, durée des processus et erreurs évitées.
- IA et agents : qualité sur des jeux d’évaluation, réponses appuyées sur les sources, latence, coût d’usage, reprises humaines et actions contrôlées.
- Gouvernance : données documentées, responsables identifiés, traçabilité disponible et droits d’accès revus.
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