Histoire de transformation
Bâtir la fondation de données pour l’IA à grande échelle
Une entreprise de construction de taille moyenne était prête à faire évoluer ses ambitions en IA, mais il lui manquait un élément essentiel : des données fiables et prêtes pour l’IA. Quadbridge a transformé cette lacune en une fondation pour la suite.
LE CLIENT
SECTEUR
Construction
EMPLOYÉS
500 à 1 000 employés
LE RÉCIT
Modernisée, mais limitée par ses données
LE POINT DE DÉPART
L’organisation avait déjà bien avancé dans sa modernisation, avec Microsoft Azure, Microsoft 365 et Microsoft Copilot au cœur d’un environnement largement infonuagique. Avec un fort appui de la direction pour l’IA, elle était prête à dépasser l’expérimentation et à structurer davantage son adoption.
Grâce à une collaboration stratégique et au cadre d’IA à grande échelle de Quadbridge, l’organisation a complété ses travaux initiaux d’alignement et de préparation, puis est passée à la phase d’activation. La priorité : préparer les données, appliquer une gouvernance et une sécurité unifiées, et bâtir la fondation nécessaire pour transformer les cas d’usage IA en résultats d’affaires mesurables.
LE DÉFI
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Données fragmentées
Les données d’affaires étaient réparties dans plusieurs systèmes déconnectés, limitant leur capacité à soutenir de façon fiable l’analytique et l’IA. -
Absence de plateforme de données
La prochaine étape de l’adoption de l’IA nécessitait une plateforme centralisée pour consolider, préparer et gouverner les données à grande échelle. -
Gouvernance à grande échelle
Les premières expérimentations avec plusieurs technologies d’IA ont fait émerger un besoin croissant de gouvernance, de sécurité et de contrôle des accès aux données. -
Expertise spécialisée
La conception des bons modèles de données, pipelines et intégrations exigeait une expertise spécialisée pour soutenir la prochaine étape de maturité en IA.
LA SOLUTION
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Préparation à l’IA et architecture
Nous avons collaboré avec les parties prenantes pour évaluer la préparation, aligner les cas d’usage prioritaires et concevoir une architecture gouvernée pour soutenir une adoption durable de l’IA à grande échelle. -
Intégration et préparation des données
Nous avons intégré les sources de données prioritaires, nettoyé et modélisé les données, puis établi les pipelines nécessaires pour rendre l’information fiable et exploitable par l’analytique et l’IA. -
Plateforme de données Microsoft Fabric
Nos experts ont mis en place une plateforme centralisée Microsoft Fabric, consolidant et préparant les données dans un lac de données gouverné pour soutenir une analytique et une IA fiables. -
Cas d’usage opérationnel
Nous avons activé un cas d’usage en analytique et en analyse prédictive pour les opérations liées aux équipements, mettant la nouvelle fondation de données au service d’un objectif d’affaires concret.
TECHNOLOGIES UTILISÉES
L'IMPACT
Transformer les données en préparation.
Avec sa fondation de données en place, l’organisation poursuit sa progression dans notre phase d’activation et élargit ses capacités à mesure que son programme d’IA à grande échelle évolue.
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