LMi-MAG27 Sept - Flipbook - Page 41
Des données gouvernées pour des résultats garantis
Optimiser la gestion
de ses 300 000 références produit
Sur le terrain, les entreprises avancent et multiplient
les projets, prenons l’exemple du groupe Legrand, qui
a récemment témoigné dans un séminaire organisé
en ligne par Microsoft sur la thématique « Passez vos
cas d’usage IA à l’échelle avec Azure AI Foundry ».
L’entreprise, spécialisée dans les infrastructures et
matériels électriques, s’est ainsi alliée à Microsoft et son
partenaire Artefact pour améliorer son support client.
En effet, le groupe cherche à optimiser la gestion de
ses 300 000 références produit à l’échelle mondiale en
améliorant la qualité, leur descriptif, la traduction et la
mise à jour des informations pour ses clients. Pour ce
faire, la société a développé Gaia et Elia, deux outils IA,
en s’appuyant sur Azure OpenAI Service, Azure AI Search
et Azure Data Lake Storage où se concentrent toutes
les données et qui allient la puissance d’un système de
fichiers (HDFS) compatible avec Hadoop.
Apporter de la valeur aux données
Ainsi, depuis ce lac de données, Legrand, via ses outils
IA, va mieux gérer et analyser ses données pour in fine
améliorer son support. Les résultats sont visibles pour
Christophe Sirieix, data & AI manager chez Legrand :
« Grâce à Gaia, un client peut facilement rechercher
une documentation produit spécifique ou trouver une
référence dans la description d’un produit. L’outil guide
aussi le client pas à pas dans l’installation des produits. »
Gaia a ainsi réduit de 60 % le temps de génération des
données sur les produits. Pour Julien Ho-Tong, managing
partner chez Artefact, Gaia a même obtenu un taux de
83 % de satisfaction sur son contenu généré par rapport
au contenu préalable généré manuellement. De son côté,
Elia est un assistant IA qui facilite l’accès à l’information
sur les produits et simplifie leur installation pour les
utilisateurs (détaillants, techniciens, installateurs et
consultants). Elia couvre actuellement 10 % du
© DR
D
ans les entreprises, plus question d’ignorer les
données, il faut les exploiter et leur donner
de la valeur. Lors du dernier salon Big Data
& AI, qui s’était déroulé en octobre dernier,
une multitude d’entreprises utilisatrices, de Kiloutou à
Euromaster en passant par le Crédit mutuel Arkéa et le
Groupement des Mousquetaires, avaient témoigné de
leur expérience dans la valorisation de leurs données.
Pour cela, elles exploitent des plateformes de data science
d’acteurs reconnus comme Databricks, Snowflake,
Starburst ou encore d’Alteryx et de Microsoft, boostées
à la GenAI et au machine learning et reliées à un entrepôt
de données unifié. Non seulement ces outils facilitent
l’agilité organisationnelle et l’accessibilité de la donnée
aux équipes métiers, mais ils répondent aussi aux enjeux
liés à la conformité et à la régulation, notamment le
RGPD et l’AI Act européen. Bien sûr, dans ces projets de
data science, l’efficacité du datalake ou du data hub est
essentielle dans la préparation et l’analyse des données,
afin de pouvoir se connecter à toutes les données sans
les déplacer. Ces plateformes permettent ainsi une
gouvernance des données intégrée et proactive. « Notre
plateforme chez Databricks fonctionne avec des API
ouvertes justement pour faciliter l’interaction avec des
outils tiers, car nous sommes qu’un maillon parmi tant
d’autres d’un écosystème très large. Nous multiplions
aussi les partenariats pour faciliter le partage des
données. Il faut bien comprendre que la gouvernance des
données est un travail permanent, car le business évolue
et les réglementations aussi », explique Nicolas Maillard,
AVP technical general manager field engineering pour la
région SEMEA chez Databricks.
PROFIL LINKEDIN
tinyurl.com/inkedin-Brard
VIRGINIE BRARD
directrice régionale de Fivetran
pour la France et le Benelux
Si un projet IA sur deux est un échec, cela s’explique
par le fait que certaines données ne sont pas entièrement
centralisées, gouvernées ou accessibles en temps réel.
41
