Les meilleures agences Qualité de données en France

Problème Automatisation des données : informations dispersées L'absence d'automatisation empêche d’obtenir de la visibilité, multiplie les doublons et ralentit le traitement métier. Les équipes réalisent une consolidation manuelle de sources variées, ce qui dégrade la qualité des données et complique la prise de décision. Solution Pipeline IA pour automatiser la gestion des données Le projet implémente une infrastructure unifiée permettant de fiabiliser et enrichir la base alumni. Airbyte gère l’extraction des flux, BigQuery assure le stockage et dbt structure les jeux de données. GPT-4 catégorise les changements, Sentence-BERT élimine les doublons. Les APIs LinkedIn / Sales Navigator fournissent l’enrichissement en temps réel, et n8n automatise les mises à jour. Résultats Réduction des doublons Le taux de doublons est passé de 18 % à 0,8 %, validant l’efficacité du modèle d’embedding. Amélioration de la productivité La durée moyenne des mises à jour est passée de 20 minutes à 45 secondes via les webhooks LLM, économisant 36 heures par mois. Hausse de la fiabilité des profils La proportion de profils à jour a augmenté de 62 % à 95 %, selon un audit interne. Contexte IESEG administre une communauté de plus de 20 000 anciens élèves dont les carrières sont en constante évolution. Les services internes gèrent des sources multiples souvent en doublon, ce qui complique la consolidation des profils. L’automatisation vise à créer un référentiel partagé, fiable, accessible quasiment en temps réel. Problématique Données réparties dans plusieurs bases, absence de vision consolidée Multiplication des doublons et champs obsolètes Mises à jour lentes, réalisées manuellement Incapacité à détecter automatiquement les évolutions de poste Décisions retardées pour les équipes alumni et carrières Difficulté à mesurer l'impact et le retour sur investissement des actions réseaux Solution technique Stack intégrée : Airbyte pour l’extraction, BigQuery comme entrepôt, dbt pour le modeling, le tout sur Google Cloud. Collecte LinkedIn : utilisation d’un crawler maison et de l’API Sales Navigator ; classification en temps réel des changements de poste avec GPT-4 ; automatisation de la mise à jour via webhooks n8n (moins de 15 minutes). Nettoyage et déduplication : fusion automatique des doublons grâce à Sentence-BERT. Workflows IA : enrichissement sémantique via Vertex AI, contrôle qualité par Great Expectations, intégration PostgreSQL + Hasura GraphQL, dashboard Retool, alertes via Slack. Indicateurs clés Métrique cléAvantAprès Taux de doublons18 %< 1 % Profils à jour62 %95 % Temps de mise à jour20 min< 1 min Charge mensuelle de maintenance40 h homme4 h homme Délai de diffusion signaux carrière2 semaines15 min Fiabilité des données63 %95 % ROI projet (économies/an)—× 4,2 La modernisation a permis de réduire considérablement les doublons, accélérer les mises à jour quasi instantanées et libérer une semaine-homme mensuelle pour les équipes carrières. Désormais, la base unifiée garantit une fiabilité de 95 % des données, ce qui favorise la personnalisation des programmes alumni et la prospection. La surveillance automatisée des changements alimente un système d’alertes utilisé par trois services internes. IESEG dispose ainsi d’un référentiel robuste, conforme au RGPD et prêt à être étendu à d’autres populations étudiantes. Pipeline data versionné pour auditer chaque transformation. Règles qualité automatiques en continu. Déclenchement automatique des mises à jour à chaque détection de changement. Mise à jour semestrielle des embeddings pour optimiser la déduplication. Prochains développements prévus : validation blocking, extension des intégrations LinkedIn, scoring prédictif, audit RGPD, et gouvernance multi-entités.

Pour une gestion client plus simple et automatisée Digitallia, spécialiste des solutions personnalisées en intelligence artificielle, a accompagné un cabinet d’architecture de renom établi en Auvergne Rhône Alpes, reconnu pour ses projets résidentiels et commerciaux haut de gamme. Ce cabinet souhaitait optimiser la phase de conception afin d’accélérer la production tout en offrant des designs innovants et parfaitement adaptés aux attentes de sa clientèle. Défis rencontrés : La phase de conception prenait du temps et exigeait de nombreuses itérations. L’introduction d’innovations rapides présentait une difficulté, sans pour autant augmenter la charge de travail des architectes. La personnalisation était complexe en raison de la variété des exigences clients et des contraintes réglementaires à prendre en compte. Objectif : Utiliser l’intelligence artificielle générative afin de générer rapidement des concepts de projets intégrant critères esthétiques, durabilité et exigences techniques. Solutions mises en place : Mise en œuvre d’un modèle 3D génératif pour réaliser très rapidement des concepts architecturaux (plans, façades, perspectives intérieures). Possibilité pour les architectes de paramétrer divers éléments : surface, style, choix des matériaux, contraintes budgétaires, pour une personnalisation optimale des résultats générés. Simulations et analyses automatisées dédiées à l’évaluation de la consommation d’énergie et des coûts. Déploiement d’une interface collaborative permettant aux architectes de modifier, ajuster et sélectionner les concepts générés selon des critères tels que les textures, les volumes ou l’aménagement. Résultats obtenus : Temps de création des concepts réduit de 40 %. Satisfaction client renforcée, grâce à la présentation de plusieurs alternatives personnalisées dès la phase initiale. Estimation budgétaire précise, facilitant la phase d’avant-vente. Une amélioration de la première version du POC reste envisageable pour certains types de biens. L’enrichissement de la base de données et une seconde version enrichie, intégrant davantage de fonctionnalités métier, sont prévus pour 2025. Conclusion La solution d’IA générative conçue par Digitallia permet au cabinet d’architecture de gagner en efficacité pendant la phase de production avant-vente, tout en apportant une valeur ajoutée à sa propre clientèle et en respectant les exigences de son secteur.

Présentation du projet Mirakl, entreprise experte dans les solutions de marketplace, recherchait une amélioration significative de la gestion de ses données ainsi qu’une optimisation de l’interconnexion entre HubSpot et Salesforce. Le but principal était de résoudre les difficultés de synchronisation, d’uniformiser les processus internes et de garantir une gouvernance des données plus efficace. Défis Problèmes de synchronisation entre HubSpot et Salesforce, générant des incohérences au sein des données. Gestion des doublons : une base comptant 250 000 contacts et 100 000 comptes, nécessitant un important travail de nettoyage. Complexité des workflows : plus de 1 700 automatisations en place, dont certaines devenues inutiles ou obsolètes. Insuffisance de la gouvernance : manque de règles structurées pour piloter les propriétés et workflows dans HubSpot. Solutions TurnK a accompagné Mirakl afin d’optimiser et d’harmoniser ses outils CRM : Nettoyage des données : suppression des doublons et élimination des informations périmées pour renforcer la fiabilité de la base clients. Optimisation des workflows : restructuration des automatisations existantes afin d’éviter les conflits et d’améliorer l’efficacité. Synchronisation renforcée : réalisation d’un audit et ajustement des paramètres d’intégration entre HubSpot et Salesforce pour un échange fluide des données. Mise en place d’une gouvernance : élaboration de règles précises pour l’utilisation des propriétés et workflows, garantissant une gestion durable et pertinente.