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Rétro-modélisation de gisements de données

La récupération du sens métier et la reconstruction de modèles à partir d’un existant fragmenté, via l’analyse statistique et l’IA appliquée.

Le point de départ.

Des années de données s’étaient accumulées dans des systèmes hétérogènes, sans documentation à jour. Le sens métier des structures s’était en partie perdu.

Sans cette compréhension, impossible de bâtir une stratégie data solide : il fallait d’abord retrouver et reconstruire le sens de l’existant.

Le défi

Retrouver le sens perdu.

Reconstruire des modèles compréhensibles à partir d’un patrimoine fragmenté, en s’appuyant sur l’analyse statistique et l’IA appliquée, pour transformer un existant opaque en actif réutilisable.

Comment nous avons procédé.

  1. Étape 1 : Exploration

    Analyse des gisements de données et de leur structure réelle.

  2. Étape 2 : Analyse & IA

    Techniques statistiques et IA appliquée pour inférer le sens métier.

  3. Étape 3 : Reconstruction

    Reconstruction et documentation des modèles de données.

  4. Étape 4 : Capitalisation

    Restitution d’un patrimoine informationnel exploitable et pérenne.

Ce que ça a changé.

  • Le patrimoine informationnel restitué
  • Des modèles reconstruits et documentés
  • Un actif data réutilisable et pérenne
  • Une base solide pour la stratégie data

Notre stack.

Environnement technique

  1. 01Python
  2. 02scikit-learn
  3. 03PyTorch
  4. 04Analyse statistique
  5. 05Modélisation
  6. 06MLflow

L’IA mobilisée là où elle crée de la valeur : retrouver le sens, pas remplacer l’expertise.

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