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Implementa.

AI Infrastructure · Service 11

Avant d'implémenter l'IA, quelqu'un doit savoir où sont tes données et qui commande dessus. En général, personne ne le sait.

La plupart des projets d'IA ne tombent pas à cause du modèle. Ils tombent parce que les données vivent dans six silos sans propriétaire, sans permissions et sans gouvernance. Cette base, c'est ce qu'on remet en ordre — et qu'on laisse en marche.

On cartographie où vit chaque donnée, qui la contrôle et qui devrait pouvoir l'utiliser. On définit la propriété, les permissions et la gouvernance. On ne te livre pas un rapport de risques : on te laisse la gouvernance des données montée, documentée et opérationnelle — le socle sur lequel n'importe quelle IA peut vraiment tourner.

Promesse : On n'audite pas tes données pour te renvoyer les réparer seul. On les laisse en ordre, gouvernées et en marche.

Le produit

Voilà ce que tu reçois dans ta boîte.

AI Infrastructure

4 services · 99.97% uptime 90j

Requêtes / jour

48.2k

+12% MoM

Coût / 1k tokens

€0.04

-23% optimisé

P95 latency

312ms

objectif < 500ms

Services en production

Vector DB

12ms

OK

Embeddings API

48ms

OK

LLM Gateway

186ms

OK

Cache Redis

3ms

OK

Ça te parle ?

Tu crois qu'il te faut un agent IA. Ce que tu as, c'est six silos de données orphelines.

Les pilotes IA deviennent zombies parce que les données vivent dans des endroits dispersés, avec des permissions définies par accident et personne qui ait la clé. L'IA ne peut pas tourner sur un socle qui n'existe pas.

  • Quand tu demandes « où est la donnée du client X ? », tu obtiens trois réponses différentes.
  • Chaque département maintient son propre Excel/Notion/Airtable parce que « le système officiel ne marche pas bien ».
  • Les arrivées et départs de personnel laissent des accès en suspens pendant des mois — et personne n'audite.
  • Quand un client demande le fameux « droit à l'oubli », l'équipe juridique panique parce qu'elle ne sait pas où vit sa trace.
  • Tu as payé un pilote d'IA qui marche en démo et tombe en prod parce que le modèle « ne comprend pas les vraies données ».

Comment on le met en prod

On met le socle de données en ordre en 8-12 semaines — et on le laisse vivant

On ne te livre pas un PDF avec des recommandations. On implémente la gouvernance : catalogue, lineage, permissions, runbook. Quand on sort, ton équipe peut le maintenir sans nous et n'importe quel projet d'IA ultérieur part d'une base réelle.

  1. Diagnostic opérationnel (2-3 sem.)

    Entretiens avec les responsables de chaque équipe, inventaire des sources et permissions, carte des flux. Livrable : document avec le désastre actuel + plan priorisé.

  2. Catalogue de données + lineage

    On monte un catalogue (DataHub, OpenMetadata ou équivalent selon ton stack) avec métadonnées, glossaire et lineage automatique. Ton équipe voit pour la première fois la carte complète.

  3. Politique d'accès par rôles

    On définit quel rôle peut toucher quelle donnée. On implémente des révocations automatiques aux arrivées/départs. Audit continu activé.

  4. Runbook + transfert

    Document opérationnel pour ton équipe : comment ajouter une source, comment révoquer des permissions, comment enquêter sur un incident. 1-2 sessions de formation pour que ça reste à la maison.

Le cabinet de conseil data classique te livre un audit et s'en va. Nous, on laisse la gouvernance montée, en marche et maintenable par ton équipe — la phase 0 sur laquelle n'importe quelle IA peut vraiment vivre.

Filtre honnête

C'est pour toi ?

On ne vend pas à tout le monde. Voilà à qui ça marche et à qui ça ne marche pas — pour que tu décides avec critère avant de signer.

C'est pour toi si…

  • Entreprises mid-market ou enterprise qui ont déjà essayé d'implémenter l'IA et se sont heurtées au problème des données.
  • CTO / CIO / Head of Data qui ont besoin du socle avant d'empiler la couche IA.
  • Entreprises régulées (banque, santé, assurance) où la gouvernance des données n'est pas optionnelle.
  • Organisations avec 5+ systèmes/SaaS où les mêmes données vivent à plusieurs endroits.

Ce n'est pas pour toi si…

  • Startups de moins de 50 personnes avec stack unique — tu n'as pas encore le problème.
  • Entreprises qui veulent juste « un PowerPoint avec la stratégie data » — on ne le fait pas.
  • Qui cherche un DPO externalisé ou un auditeur de compliance — c'est un autre prestataire (complémentaire).

La livraison concrète

Qu'est-ce que tu reçois exactement ?

Ce que tu reçois à la livraison. Sans « phases de discovery » facturées à part, sans « itérations » sans périmètre.

  • Inventaire complet des sources de données avec propriétaire, criticité et permissions actuelles
  • Carte des flux : qui consomme quoi, où ça se duplique, où ça casse
  • Catalogue de données vivant (avec métadonnées, glossaire et lineage) monté dans ton stack
  • Politique d'accès par rôles + révocations automatiques implémentées
  • Runbook opérationnel pour que ton équipe maintienne la gouvernance sans nous

La promesse : On n'audite pas tes données pour te renvoyer les réparer seul. On les laisse en ordre, gouvernées et en marche.

Sans surprises

Ce qui se passe quand tu prends rendez-vous

Voilà ce qui se passe à partir de la signature. Zéro semaine perdue en discovery théorique.

  1. Jour 1

    Kickoff avec les responsables d'équipe

    Réunion de 90 minutes avec les heads de chaque équipe qui a des données pertinentes. On identifie les contacts et on lance les entretiens.

  2. Semaine 1-3

    Diagnostic opérationnel livré

    Inventaire complet + carte des flux + plan priorisé. Revue avec toi et décision : on s'arrête là (tu gardes le plan pour exécuter en interne) ou on continue avec le projet complet.

  3. Semaine 4-8

    Catalogue + lineage + permissions implémentés

    Travail technique dans ton stack. Validation avec chaque équipe à mesure que ses données entrent dans le catalogue. Politique d'accès déployée.

  4. Semaine 9-12

    Runbook + formation + transfert

    Documentation opérationnelle, 1-2 sessions de formation avec ton équipe, ajustements finaux. On sort avec la gouvernance en marche et tes gens capables de la maintenir.

Tarifs

Comment ce service est-il budgété ?

Vu la complexité technique et l'intégration, 30 minutes d'échange valent mieux qu'un devis à froid.

Mid-market / enterprise

1 500€–12 000€

setup / projet

Diagnostic à partir de 1 500 € · Projet de gouvernance complet à partir de 12 000 €

Questions fréquentes

C'est exactement le scénario type. On cartographie chaque SaaS comme source, on identifie les recouvrements (le même client avec trois IDs différents) et on définit le système de référence pour chaque entité. Le catalogue unifie la vue ; les connecteurs existent déjà pour 80 % du SaaS courant.

Non. C'est complémentaire. Notre focus est opérationnel (savoir où est chaque donnée et qui la touche) et technique (catalogue, lineage, permissions). La conformité légale, c'est ton DPO ou ton conseil juridique — mais notre gouvernance lui donne la base matérielle dont il a besoin pour répondre à une demande.

Le diagnostic : 2-3 semaines. Le projet de gouvernance complet : 8-12 semaines selon le nombre de sources (5-15 systèmes) et la maturité de départ.

Non. Le cas le plus courant, c'est que tu N'AS PAS d'équipe data formelle — c'est précisément pour ça que personne n'a ordonné les silos. On travaille avec le responsable de chaque équipe (Ops, Sales, Produit) qui connaît ses données.

C'est le flux naturel. Une fois la gouvernance en ordre, nos services AI Workforce et Infrastructure IA Entreprise s'enchaînent directement — et ils entrent sans le problème classique de l'agent qui ne sait pas à quelle source demander.

On passe à la conversation ?

Raconte-nous ta situation. Si ça colle avec ce qu'on fait, on te met une proposition concrète sous le nez en 1 semaine.

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