Chez ADBI, on croit fermement que la data ne doit pas rester l'affaire de quelques experts.
✨ Le partage est une valeur centrale pour nous : alors on a décidé de décortiquer ensemble des notions parfois complexes… mais sans prise de tête.
Les Kesako, c’est notre format : expert tout en étant simple, clair, efficace, humain, comme les collaborateurs d'ADBI.
👋 Que vous soyez novice, curieux ou déjà dans le métier : venez découvrir ou simplement échanger.
Aujourd’hui, c’est Cédric qui vous parle. Plus de 25 ans d’expérience, un vrai passionné de Data depuis 16 ans, de Data Integration, d’IA, de Prompt Engineering … mais surtout de partage de connaissances.
On continue notre tour des grandes familles d’IA par une question que beaucoup d'organisations se posent :👉 Comment éviter que cela arrive ?
Bienvenue dans le monde de l’IA préventive.
Celle qu’on ne remarque que quand tout va bien. Celle qui bosse dans l’ombre pour éviter le pépin, pas pour le prédire. 🕵️♂️
C’est pas de la magie. C’est de l’anticipation concrète.
Un peu comme un système immunitaire pour vos données. 🧬
Pas besoin de savoir quand l’incident va surgir. Il suffit de capter que quelque chose commence à dérailler. Et d’agir. Tout de suite. ⚡
🛠 Ce que permet l’IA préventive :
Détecter les anomalies en continu
Réagir aux écarts avant qu’ils ne s’aggravent
Travailler avec des modèles qui évoluent au fil du contexte
Pondérer le risque, même sans certitude
Déclencher des alertes, des seuils, des recommandations
🎯 Côté concepts, ça donne :
Anomaly Detection : l’art de repérer ce qui cloche
Drift Detection : parce que vos données d’hier ne sont plus celles d’aujourd’hui
Scoring dynamique : attribuer un niveau de risque… mais modulé par le contexte. 👉 Une même alerte n’aura pas le même poids à 3h du matin ou en pleine activité. ⏰
Monitoring prédictif : surveiller, oui, mais avec un plan d’action derrière
Modèles auto-apprenants : pour que l’IA s’adapte à la réalité qui bouge 🔁
🔍 Des cas d’usage concrets ?
Santé : capter les signes faibles avant la rechute 🏥
Industrie : détecter la panne avant qu’elle bloque la prod 🏭
Cybersécurité : repérer les comportements suspects 🛡️
RSE : suivre les dérives énergétiques ou déchets 🌍
RH : voir venir le désengagement avant la démission 👥
🔧 Côté outils, on parle souvent de :
IoT + Machine Learning pour du temps réel
Détection d’anomalies : Datategy, Azure AI, Qlik AutoML
Systèmes décisionnels avec alertes dynamiques intégrées 💡
Prévenir, ce n’est pas deviner. C’est capter le petit signe qui évite le gros dégât. C’est choisir la réactivité plutôt que la réanimation. 🚨
Chez ADBI, on intègre ce type d’approche dans nos logiques de qualité, conformité ou pilotage. Et les résultats sont là : moins d’incidents, moins de coûts, plus de sérénité. ✅
Et vous ?Quel signal aimeriez-vous détecter avant qu’il ne soit trop tard ?C’est peut-être ça, votre prochain cas d’usage. 👀
