Conseil data & IA :
des données prêtes pour l'intelligence artificielle

Le conseil data & IA, ou conseil en données et IA, aide les entreprises à structurer, gouverner et valoriser leurs données pour que leurs projets d'intelligence artificielle tiennent leurs promesses. Il couvre l'audit du patrimoine de données, la gouvernance et la qualité, la préparation des données pour l'IA et leur exploitation (RAG, agents, analytics). Chez Masteria, ce conseil se prolonge par la mise en œuvre : nous préparons le socle data, puis développons les solutions IA qui s'appuient dessus.

Parce qu'un modèle d'IA ne vaut que les données auxquelles il accède. Un agent branché sur des données incomplètes, un RAG nourri de documents mal structurés ou une analyse fondée sur des chiffres incohérents produiront des résultats peu fiables, quelle que soit la qualité du modèle. La plupart des projets d'IA qui échouent butent sur la donnée bien avant de buter sur la technologie. Cadrer le socle data en amont est la façon la plus sûre de fiabiliser un projet d'IA.

Pas nécessairement. Un grand chantier data sans cas d'usage défini est un risque classique : beaucoup d'investissement, peu de valeur à l'arrivée. Nous recommandons l'inverse : partir d'un cas d'usage IA prioritaire, identifier les seules données qu'il exige, et les préparer. Le socle data se construit alors par paliers, débloqué cas d'usage par cas d'usage, plutôt qu'en une refonte massive préalable.

La conformité est intégrée dès le cadrage. Nous cartographions les données sensibles, posons les règles d'accès et de cloisonnement, et documentons les usages au regard du RGPD et de l'AI Act européen. Un hébergement dans l'Union européenne est possible selon vos exigences. L'objectif est un socle data exploitable par l'IA sans créer de risque réglementaire ni de fuite de données.

Six familles, en pratique. Les données structurées des logiciels métier : clients, commandes, factures, stocks, ressources humaines, dans le CRM, l'ERP ou la paie. Les documents : contrats, procédures, offres, rapports, plans, souvent dans des dossiers partagés. Les échanges : mails, tickets, comptes rendus, messageries. Les données techniques : capteurs, machines, logs, mesures de production. Les données personnelles, qui traversent les familles précédentes et relèvent du RGPD. Et le savoir-faire non écrit, celui des personnes expérimentées, que l'IA ne peut exploiter que s'il est formalisé. Une mission de conseil data & IA commence par cartographier ces familles, source par source, avec leur qualité, leur sensibilité et leur valeur pour un cas d'usage IA.

Les données de référence sont celles que plusieurs systèmes partagent : la fiche client, la fiche produit, la fiche fournisseur, la liste des sites ou des articles. Les gérer, c'est décider d'une source unique pour chacune, d'un propriétaire, de règles de création et de mise à jour, et d'un contrôle de qualité régulier. Pour l'IA, c'est décisif : un agent qui lit trois fiches client contradictoires, ou un RAG qui trouve deux tarifs pour le même produit, produit des réponses fausses avec une parfaite assurance. La gestion des données de référence n'exige pas forcément un outil dédié : pour une PME, un référentiel tenu dans le logiciel principal et des règles écrites suffisent souvent.

Rarement, pour une PME ou une ETI. Le big data désigne des volumes, des vitesses et des variétés de données qui dépassent les outils classiques : c'est le cas des plateformes grand public, des télécoms ou de l'industrie fortement instrumentée. La majorité des entreprises ont un problème différent : des données de taille raisonnable mais dispersées, incomplètes ou contradictoires. Un consultant big data répond par une architecture de plateforme ; le conseil data & IA répond par un inventaire, une gouvernance et une préparation ciblée sur le cas d'usage. Quand le volume justifie réellement une plateforme, nous le disons et nous cadrons le besoin avant que vous n'engagiez un intégrateur.

La mission se chiffre sur devis, selon le périmètre : un audit data ponctuel, un chantier de gouvernance ou une préparation complète des données pour un cas d'usage IA ne représentent pas le même engagement. Nous établissons une proposition après un premier échange qui cadre vos objectifs et votre point de départ. Le conseil est une prestation de service, non finançable par l'OPCO ; seule la formation associée, certifiée Qualiopi, l'est.

Les deux. Masteria, cabinet spécialisé en intelligence artificielle fondé à Lyon en 2022 par Mathias Nizan, intervient dans toute la France ainsi qu'à l'international, en Europe, aux États-Unis et en Inde. L'essentiel du travail data se mène à distance ; les phases de cadrage, d'ateliers de gouvernance ou de transfert aux équipes peuvent se tenir sur site selon vos préférences.

Le RAG (retrieval-augmented generation, ou génération augmentée par la recherche) est une technique qui branche un modèle de langage sur vos propres documents et bases : au lieu de répondre depuis sa connaissance générale, le modèle va d'abord retrouver les passages pertinents dans vos données, puis formule une réponse sourcée. Sa fiabilité dépend directement de la qualité des données indexées. Des documents mal structurés, des doublons ou des contenus obsolètes produisent des réponses approximatives. Préparer et structurer les données en amont est donc la condition d'un RAG réellement fiable.

Cela dépend de l'état de départ et du périmètre du cas d'usage. Un socle déjà propre et bien gouverné peut être rendu exploitable en quelques semaines ; des données dispersées en silos, hétérogènes ou non documentées demandent davantage. La préparation des données reste l'étape la plus chronophage d'un projet d'IA : selon les enquêtes du secteur (Anaconda, State of Data Science), les équipes data y consacrent près de la moitié de leur temps. Notre approche par cas d'usage limite ce coût en ne préparant que les données réellement nécessaires au premier usage à valeur.

Tout dépend de la sensibilité des données et du cas d'usage. Les données personnelles relèvent du RGPD : leur traitement par un système d'IA suppose une base légale, une minimisation et, selon les cas, une anonymisation ou une pseudonymisation. Nous cartographions les données sensibles dès le cadrage, posons les règles d'accès et de cloisonnement, et privilégions, lorsque c'est requis, un hébergement dans l'Union européenne. L'objectif est un socle exploitable par l'IA sans créer de risque réglementaire ni de fuite de données.

Une ESN data fournit des compétences techniques (ingénieurs data, data scientists) pour construire des entrepôts, des pipelines ou des tableaux de bord, souvent indépendamment de l'usage final. Un cabinet de conseil data & IA part de l'inverse : du cas d'usage IA visé, pour ne préparer que les données qu'il exige et éviter les grands chantiers sans débouché. Masteria réunit les deux logiques : nous cadrons le socle data en fonction de l'IA, puis développons nous-mêmes les solutions qui s'appuient dessus, sans passer la main à un intégrateur tiers.