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

Le conseil data & IA, ou conseil en données et IA, aide une entreprise à inventorier, gouverner et préparer ses données pour que ses projets d'intelligence artificielle donnent des résultats fiables. Il couvre l'inventaire des sources, les règles de qualité et de gouvernance, la mise en forme des données à destination de l'IA, puis leur exploitation (RAG, agents, analyse).

Chez Masteria, la même équipe passe ensuite à la réalisation : elle prépare le socle, puis développe les outils qui s'en servent.

Un modèle répond avec ce qu'on lui donne à lire. Branché sur des fiches incomplètes, un agent se trompe ; nourri de documents mal rangés, un RAG cite le mauvais passage ; appuyée sur des chiffres incohérents, une analyse conclut de travers, et le meilleur modèle n'y change rien. Les projets d'IA qui déçoivent butent le plus souvent sur leurs données, bien avant la technologie.

Remettre le socle d'aplomb en amont reste la meilleure garantie d'un résultat fiable.

Dès le cadrage. Nous repérons les données sensibles, fixons qui peut accéder à quoi, cloisonnons ce qui doit l'être et documentons chaque usage au regard des deux règlements européens, RGPD et AI Act. Si vos exigences l'imposent, les données restent hébergées dans l'Union européenne.

Le but : un socle que l'IA peut exploiter sans exposer l'entreprise à un risque réglementaire ou à une fuite.

On peut les ranger en six familles. Les bases de vos logiciels de gestion : fiches clients, commandes, factures, niveaux de stock, bulletins de paie, dans la gestion commerciale, l'ERP ou l'outil RH. Les documents : contrats, procédures, offres, rapports, plans, souvent dans des dossiers partagés.

Les échanges écrits : courriels, demandes d'assistance, comptes rendus, conversations internes. Les mesures techniques : capteurs, machines, journaux, relevés de production. Les données personnelles, présentes dans plusieurs des familles précédentes et soumises au RGPD.

Enfin l'expérience des collaborateurs chevronnés, jamais consignée, que l'IA ne peut exploiter qu'une fois mise par écrit. Une mission de conseil data & IA commence par cartographier ces familles, source après source, avec leur état, leur sensibilité et leur intérêt pour un cas d'usage.

Les données de référence sont les fiches que plusieurs logiciels partagent : client, produit, fournisseur, liste des sites ou des articles. Les gérer revient à choisir pour chacune une source unique, un propriétaire, des règles de création et de modification, puis à contrôler leur qualité à intervalle régulier.

Pour l'IA, l'enjeu est direct : un agent qui trouve trois fiches contradictoires pour un même client, ou un RAG qui lit deux tarifs pour un produit, répond faux sans la moindre hésitation. Un outil spécialisé n'est pas toujours nécessaire ; dans une PME, une fiche maîtresse gérée dans votre logiciel central et quelques règles écrites suffisent souvent.

Rarement, dans une PME ou une ETI. Le big data désigne des volumes, des vitesses et des variétés de données que les outils courants ne savent plus traiter : plateformes grand public, télécoms, industrie bardée de capteurs. La plupart des entreprises ont un autre problème, celui de données de taille raisonnable mais éparpillées, lacunaires ou contradictoires.

Un consultant big data propose une architecture de plateforme ; le conseil data & IA propose un inventaire, des règles et une préparation ciblée sur le cas d'usage. Si votre volume justifie une plateforme, nous vous le disons et nous rédigeons le besoin avant que vous ne consultiez un intégrateur.

Le prix est forfaitaire, et le devis arrive quand le périmètre est connu : un inventaire ponctuel, un chantier de gouvernance et la préparation complète des données d'un cas d'usage ne demandent pas le même effort. Le cadrage (30 minutes offertes) le précède ; il porte sur vos objectifs et sur la santé de vos fichiers.

Un inventaire resserré se chiffre en milliers d'euros ; un socle mis en production se compte plutôt en dizaines de milliers. La formation qui accompagne la mission peut être financée ; le conseil, prestation de service, n'est pas finançable par votre OPCO.

Le RAG (retrieval-augmented generation, ou génération augmentée par la recherche) relie un modèle de langage à vos documents et à vos bases : avant de répondre, le modèle recherche les passages pertinents dans vos données, puis rédige une réponse qui les cite. Sa justesse dépend donc de ce qu'il trouve.

Documents mal structurés, doublons ou versions périmées produisent des réponses bancales. La préparation en amont conditionne un RAG sur lequel vos équipes peuvent compter.

Tout dépend de l'état de départ et du périmètre du cas d'usage. Un socle déjà propre et bien tenu devient exploitable en quelques semaines ; des données éparpillées, hétérogènes ou sans documentation demandent davantage. La préparation reste souvent l'étape la plus longue d'un projet d'IA.

Notre approche limite ce poste en ne traitant que les données dont le premier usage a besoin ; la durée se précise au cadrage.

Une ESN data met à disposition des compétences techniques (ingénieurs de données, data scientists) pour bâtir entrepôts, chaînes de traitement ou tableaux de bord, souvent sans partir de l'usage final. Un cabinet de conseil data & IA part du cas d'usage visé et ne prépare que les données qu'il réclame, ce qui évite les grands chantiers sans débouché.

Masteria réunit les deux logiques : nous cadrons le socle en fonction de l'IA, puis nous développons nous-mêmes les outils qui l'exploitent.