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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. 👀

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.     💡 Et si, avant de parler en réunion, on choisissait d’abord notre chapeau ?Pas celui du chef, ni celui qui n’écoute pas. Celui de la posture. Du regard qu’on pose sur la situation. Parce qu’on l’a tous vécu : un tour de table qui part dans tous les sens, entre optimisme débordant, critique sévère, idées foisonnantes… et émotions pas toujours bien accueillies.   Chez ADBI, on aime les méthodes qui simplifient sans appauvrir. Alors cap sur un classique qu’on adore : les 6 chapeaux de la réflexion, imaginés par Edward de Bono.   🎩 L’idée est simple : plutôt que mélanger les opinions et réactions, on choisit volontairement une posture à un moment donné.Un chapeau symbolique. Qu’on peut enlever et remettre. Et surtout… changer.   🟡 Chapeau jaune : l’optimiste qui veut y croire. Il cherche ce qui peut marcher, ce que le projet a de prometteur. ⚫ Chapeau noir : le réaliste prudent. Il anticipe les obstacles, voit où ça peut coincer. Le garde-fou du groupe. 🔴 Chapeau rouge : ici, on assume ses émotions. On dit ce qu’on ressent, même sans preuve. Parce que ça compte aussi. ⚪ Chapeau blanc : les faits, rien que les faits. Il dresse l’état des lieux, sans interprétation. 🟢 Chapeau vert : la créativité pure. Il propose, explore, imagine, même l’improbable. 🔵 Chapeau bleu : le chef d’orchestre. Il donne le tempo, structure les échanges, fait avancer la réflexion.   👉 Ce que ça change ?On ne démonte pas une idée avant même de l’avoir formulée.On ne balaye pas une intuition parce qu’elle “manque de fond”.Et surtout : on teste d’autres postures que la nôtre. Le sceptique peut devenir enthousiaste.Le créatif passer en mode structure.L’émotif cadrer les échanges.   🎯 Pourquoi on aime cette méthode ? Elle valorise tous les points de vue Elle fluidifie les comités, les ateliers, les arbitrages Elle évite les débats de posture qui tournent en rond Elle permet d’entendre… vraiment   Et si, à la prochaine réunion projet, on commençait par cette question simple :“Qui met quel chapeau pour commencer ?” 🟡 🟢 🔴 ⚪ ⚫ 🔵   Et vous, dans vos équipes, quelles couleurs sont toujours là ? Et lesquelles manquent cruellement ? On en parle ?

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.     ✨ Anticiper. C’est déjà agir.   Vous vous demandez ce que l’IA peut vraiment apporter à votre métier ?Aujourd’hui, on continue notre série sur les intelligences artificielles avec un focus sur une brique essentielle : l’IA prédictive 🧭.   Une IA qui ne regarde pas dans le rétroviseur… mais bien droit devant 🚀. Sa question clé : « Que va-t-il se passer ? » 🤔   Concrètement, il ne s’agit pas de deviner 🔮. Ni de tirer au sort. L’IA prédictive s’appuie sur ce que vous savez déjà : vos données 📊. Elle repère des schémas, identifie des signaux faibles, analyse les tendances… pour vous aider à anticiper ce qui pourrait arriver ✅.   🎯 Quelques cas d’usage : 🧑‍💼 En RH : détecter les risques de démission avant qu’il ne soit trop tard. 💰 En finance : évaluer la probabilité de non-paiement. 🎯 En marketing : prédire l’attrition client, ajuster le ciblage. 🛠️ En maintenance : éviter l’arrêt machine grâce à la prévention. 🚛 En logistique : anticiper les pics de demande, fiabiliser l’approvisionnement.   Cette approche repose sur une base simple : modéliser les scénarios possibles à partir des historiques. Pas besoin de boule de cristal. Juste des modèles bien construits, des données bien préparées.   🔧 Ce que permet l’IA prédictive : 🔍 Voir venir les risques… et les opportunités. ⚡ Agir plus vite, plus juste : relancer, ajuster, prévenir. 🛡️ Réduire les risques, saisir les opportunités, éviter les ruptures. 🎯 Optimiser ce qui fonctionne déjà : affiner vos actions, renforcer l’impact.   Mais attention : pas d’illusion. Une prédiction n’est jamais une certitude.C’est une estimation, qui demande du recul… et une vraie capacité d’interprétation. 💡 Les outils à mobiliser : 🧩 Méthodes statistiques : régressions, arbres de décision, modèles supervisés. ☁️ Plateformes d’AutoML (Qlik, Azure ML, AWS Forecast…). 🚀 Datategy, pour tester et déployer des modèles dans des contextes métiers sans nécessiter d’être data scientist.   ⚠️ Trois clés pour faire de l’IA prédictive un véritable levier : ✔️ Valider la qualité des données. 🧪 Bien entraîner les modèles… et les challenger dans le temps. 🏁 Agir. Parce qu’une prédiction sans action, ça reste un signal dans le vide.   L’IA prédictive n’est pas là pour remplacer l’humain.Elle éclaire. Elle guide. Mais la décision reste entre vos mains.   ✨ Et chez vous, quels scénarios mériteraient d’être anticipés ? Quels enjeux stratégiques gagneraient à être éclairés par vos données ? 🎤 Partagez vos idées : on en discutera dans un prochain Kesako

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.   Après le vide laissé par Talend Open Studio : quelles alternatives aujourd’hui ?   Depuis janvier 2024, Talend Open Studio a tiré sa révérence. Et avec lui, une référence accessible et performante pour la Data Integration et l’ESB. Résultat : un grand vide pour celles et ceux qui misaient sur un outil fiable, gratuit et robuste. 😕   Beaucoup ont gardé leur version d’époque. Par habitude. Par prudence. Mais à un moment, les connecteurs évoluent, les JDK changent… et les limites arrivent. 🔧   C’est exactement là que Talaxie entre en jeu. Un nouveau venu ? Pas vraiment. Plutôt une continuité. Mais en mieux. 🚀   Pourquoi Talaxie ? Parce que c’est open source, gratuit à vie. Sans conditions. Sans surprises. 🆓 Parce que c’est souverain, et accessible à tous. 🇫🇷 Parce qu’il reprend les bases solides de TOS, avec une vraie maintenance et un suivi des évolutions (JDK 21, connecteurs récents). Parce qu’il a été pensé pour le travail collaboratif, sans verrou ni usine à gaz. 🤝   Ce que Talaxie apporte concrètement : Une Data Integration fluide, intuitive, qui fait le job. 💡 Le déploiement simple de webservices et de routes via Karaf. Un support ultra réactif pour ne jamais rester bloqué. ⏱️ Une communauté qui connaît déjà l’outil, et le retrouve avec plaisir. Des ressources disponibles en nombre sur le marché. Et ça, c’est rare. 🎯   Ce que Talaxie n’impose pas : Un long temps d’adaptation à cause d’un outil totalement nouveau. Des coûts planqués ou des connecteurs premium. 💸 Un fonctionnement obscur, version "boîte noire". Des dépendances techniques impossibles à contourner. Une complexité injustifiée pour des besoins simples. Une montée en compétence inutilement ralentie. 🐌 Des restrictions ou des licences qui freinent l’usage.   Et si vous venez de Talend ? Bonne nouvelle : vous ne repartez pas de zéro. Les gestes sont les mêmes. Les repères aussi. Pas besoin de réapprendre. C’est plug & play. 🔄   Et Talend alors ?Toujours une référence sur le marché, surtout pour les besoins les plus poussés en Data Management. Mais soyons honnêtes : tous les projets ne demandent pas cette puissance… ni ce niveau d’investissement.   Talaxie, c’est une autre voie. Plus légère. Plus libre. Mais tout aussi sérieuse. 🧭   Et vous, avez-vous trouvé votre plan B après la fin de TOS ? Ou souhaitez-vous en discuter ?   #DataIntegration #Talaxie #OpenSource #ESB #Kesako #Data

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.     Aujourd’hui, on continue à démêler les fils des différentes IA. Et on atterrit sur une question qui revient souvent :Pourquoi cela s’est-il passé ? 🤔   Bienvenue dans le terrain de jeu de l’IA diagnostique. Son objectif ? Aller plus loin que le simple constat. 🚀 Là où l’IA descriptive s’arrête à la ligne d’arrivée – « Voilà ce qui s’est passé » –,l’IA diagnostique, elle, remonte le parcours. 🔍   Prenons un cas concret.Une machine s’arrête en pleine production. L’IA descriptive : « arrêt survenu à 14h23, ligne 3 ».L’IA diagnostique : « comme les 4 dernières fois : surchauffe moteur, après une maintenance incomplète ». 🛠️ Et là, tout change. 💡   Ce qu’elle permet, concrètement : Remonter à des causes invisibles à l’œil nu Croiser les données sans a priori : prod, météo, RH, logistique… 🌦️ Comprendre les échecs. Et donc, éviter qu’ils se répètent. Identifier les facteurs de réussite. Pour les amplifier. 📈   Pas de boule de cristal ici.Mais de la rétro-ingénierie intelligente.On refait le film, séquence par séquence, même si on connait la fin. 🎞️   Des exemples ? En marketing : pourquoi cette campagne a cartonné dans le Sud, et pas ailleurs ? 📍 En RH : pourquoi certains profils quittent l’entreprise au bout de 6 mois ? En maintenance : pourquoi cette panne revient toutes les 500 heures ? En logistique : pourquoi les retards s’accumulent fin de mois ? 📦   Les outils ? Arbres de décision 🌳 Analyses de variance Analytique augmentée : Datategy Exploration guidée et interactive 🧭   Mais attention : Cette IA ne remplace pas l’expertise métier.Elle la renforce.Elle donne de la matière, des preuves, des confirmations… ou des contradictions utiles. 🧩 Et parfois, elle fait émerger des signaux faibles que personne n’aurait pensé à croiser. ⚡   Chez ADBI, on l’intègre de plus en plus souvent dans les projets – notamment pour les phases de REX ou d’optimisation.Et les résultats parlent d’eux-mêmes. ✅   Alors, vous avez un événement à éclaircir ?Un écart qui vous échappe ?👉 Racontez-nous.

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.   🔎 Le sujet du jour : l’IA descriptive. Un type d’IA parfois sous-estimé, car moins spectaculaire que l’IA prédictive ou générative. Mais un pilier. Une brique essentielle de toute stratégie data.   Concrètement, l’IA descriptive analyse le passé. Elle transforme des données brutes en informations lisibles, exploitables, actionnables. Elle met en lumière les tendances, les écarts, les faits clés.   ⚡ Prenons un exemple très concret : Vous êtes responsable commercial. L’IA descriptive vous permet d’analyser les ventes du dernier trimestre. Elle révèle vos zones de surperformance, identifie les segments en difficulté. Pas d’interprétation hâtive, pas de supposition : juste des faits, tangibles, mesurables. Elle s’incarne souvent dans vos outils BI : Power BI, Qlik Sense, Tableau…Des plateformes qui valorisent vos données historiques, structurent l’information, facilitent la lecture et la prise de recul.   🚀 Ce qu’elle vous apporte : De la visibilité : vous savez précisément où vous en êtes. De la justification : vous comprenez l’origine des résultats. De la fiabilité : l’analyse repose sur des données stabilisées, déjà acquises.   💡 On dit souvent que l’IA descriptive est la fondation de toute démarche data-driven. C’est le socle sur lequel vous bâtissez vos tableaux de bord, vos indicateurs clés, vos comités de pilotage. Elle ne prédit pas l’avenir. Elle ne prescrit pas de solutions. Mais elle vous donne les clés pour comprendre. Et c’est déjà beaucoup.   📌 Un dernier point souvent sous-estimé : Bien exploitée, l’IA descriptive peut aussi générer des alertes intelligentes, automatiser des rapports de synthèse, faciliter le passage vers d’autres IA plus avancées (prédictive, prescriptive, préventive…).   Un peu comme jeter un coup d’œil dans le rétroviseur avant d’accélérer : indispensable pour avancer en confiance.   Et vous, comment utilisez-vous l’analyse descriptive dans vos activités ? 👉 Partagez vos cas d’usage, posez vos questions : nous serons ravis d’y répondre dans un prochain Kesako.   #Data #IA #Vulgarisation #AIExplained #IAGénérative #AnalyseDescriptive #BusinessIntelligence #DataDriven

✨ Le partage est une valeur centrale chez ADBI : 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.   Comment mieux travailler ensemble, tirer parti des forces de chacun, avancer efficacement ? En comprenant… qu’on ne fonctionne pas tous pareil. 🎨   C’est là qu’intervient l’outil DISC : 4 couleurs pour 4 façons d’agir, de décider, de communiquer. 🔴 Rouge : fonceur, aime le challenge et les décisions rapides 🔵 Bleu : rigoureux, précis, respecte les process 🟢 Vert : patient, cherche l’harmonie, sécurise l’équipe 🟡 Jaune : créatif, communicant, diffuse de l’énergie Ce n’est pas une étiquette. C’est une grille de lecture pour mieux collaborer. 🤝   Exemples typiques : Le Rouge fonce sans attendre Le Bleu veut tout valider Le Vert cherche le consensus Le Jaune balance dix idées sans prioriser 😅 Pris séparément, ça agace. Pris ensemble sans comprendre, ça crée des tensions. ⚠️Mais avec le bon regard ? Ça devient un vrai levier collectif.   Dans un projet data par exemple : Le Rouge pousse à avancer Le Bleu sécurise les flux Le Jaune stimule le lien métier Le Vert garde le collectif uni 🧩   Chez ADBI, on pense qu’une équipe forte, c’est une équipe qui s’écoute dans ses différences. Et moi ? Je suis clairement Bleu… mais caméléon quand il le faut ! 🫣   Et vous ? Vos couleurs ? Vos interactions ?Venez partager vos retours, vos combinaisons, vos vécus. On en discute ensemble ? 😊   ----   ✍️ Une conviction qui guide chacun de mes partages ici : transmettre avec clarté, pragmatisme, et toujours avec l’envie d’apporter quelque chose d’utile. Pas une vérité absolue, mais un retour d’expérience, une réflexion, une proposition à explorer ensemble. Alors si ce partage peut contribuer, à son échelle, à nourrir vos réflexions ou vos pratiques, le pari sera réussi. Cédric HOUPE, 25 ans d’expérience dont 16 en Data

Chez ADBI, la data ne doit pas rester l’affaire de quelques experts. ✨ Le partage est une valeur centrale : décortiquer ensemble des notions complexes… sans prise de tête. Les Kesako, c’est notre format. Expert, simple, clair, efficace, humain. Comme les collaborateurs d’ADBI.   👋 Que l’on soit novice, curieux ou déjà dans le métier : l’occasion de découvrir… ou simplement d’échanger.   Aujourd’hui, c’est Cédric qui vous parle. +25 ans d’expérience, passionné de Data depuis 16 ans, de Data Integration, d’IA, de Prompt Engineering… mais surtout de partage de connaissances.   🤖 Tout le monde a entendu parler d’intelligence artificielle.Mais concrètement, à quoi ça sert ? Quels sont les usages ? Comment s’y retrouver entre tous ces termes ? Se poser la bonne question permet de fixer des objectifs   🧭 Voici un tour d’horizon des grands types d’IA… avec une question-clé pour chacun : ❓ IA descriptive : « Qu’est-ce qui s’est passé ? » ➡️ Analyse du passé : ventes, bilans, statistiques. ❓ IA diagnostique : « Pourquoi cela s’est-il passé ? » ➡️ Recherche des causes : panne machine, analyse des incidents. ❓ IA prédictive : « Que va-t-il se passer ? » ➡️ Anticipation : fraudes bancaires, turnover des équipes. ❓ IA prescriptive : « Que dois-je faire ? » ➡️ Recommandations d’actions : gestion des stocks, optimisation. ❓ IA préventive : « Comment éviter que cela arrive ? » ➡️ Alerte en amont : maintenance prédictive, santé. ❓ IA générative : « Comment produire du contenu ? » ➡️ Création : texte, image, son… ChatGPT, Midjourney. ❓ IA conversationnelle : « Comment interagir naturellement ? » ➡️ Dialogue : chatbot, assistant vocal. ❓ IA cognitive : « Comment interprètes-tu cela ? » ➡️ Raisonnement : aide au diagnostic, compréhension de contexte. ❓ Edge IA : « Comment faire marcher l’IA sans dépendre du cloud ? » ➡️ Exécution locale : objets connectés, industrie.   🔍 Derrière ces usages, deux grandes familles : IA supervisée : apprentissage à partir de données étiquetées. IA non-supervisée : détection de structures ou d’anomalies.   🗺️ Si l’on simplifie par objectif : Pour comprendre : descriptif, diagnostic, cognitif Pour agir : prédictif, prescriptif, préventif Pour interagir : conversationnel Pour créer : génératif Pour implanter : Edge IA   Les questions clés des IA 💡 De quoi mieux appréhender la richesse des cas d’usage de l’IA… bien au-delà de la simple génération de texte. Et ce n’est que le début : chaque type d’IA fera l’objet d’un Kesako détaillé. 👉Alors, lequel vous intrigue le plus ? Venez en discuter avec nous !

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.   🤖 Vous avez sans doute entendu parler de ChatGPT, Midjourney ou DALL·E. Et si on vous disait qu'ils sont tous animés par le même type d'intelligence artificielle ? Bienvenue dans le monde de l’IA générative, une technologie de plus en plus présente dans notre quotidien.   🎨 Son but ? Créer. Du texte, des images, des sons, des lignes de code... À partir d'une simple consigne.    ⚠️ Mais attention, ce n'est pas de la magie. C'est du calcul, de la statistique, de l'apprentissage sur des millions de données. Et pour en tirer le meilleur, il faut comprendre comment elle fonctionne.   ❓ L’IA générative répond à une question : "Comment produire du contenu ?"Elle ne se contente pas de chercher une réponse dans une base de données. Elle en génère une, basée sur des milliards de combinaisons apprises d'une nouvelle.   🚨 Mais attention : qui dit création dit aussi imprécision. Et parfois… hallucination !   🔎 Exemple : vous travaillez dans le bâtiment, vous interrogez une IA sur la grue – elle vous parle de l’oiseau. Logique ? Non. Mais pour elle, les deux sens se valent statistiquement.   🧩 C’est là que le RAG (Retrieval Augmented Generation) entre en jeu : il permet à l’IA d’aller chercher des documents externes pertinents pour enrichir ses réponses avec des données fiables et actualisées. Idéal pour limiter les dérapages.   🚀 Alors oui, l’IA générative est un levier formidable : 📝 Elle peut corriger vos fautes 🌍 Elle peut traduire un document en 10 langues 🗂️ Résumer une réunion 📧 Rédiger un mail client 🎨 Ou même vous aider à concevoir un visuel ou une présentation   ⚠️ Mais il y a un énorme "mais" : elle ne remplace ni le jugement humain, ni l’expérience.   ❌ Confier ses devoirs à une IA ? Mauvaise idée.🚫 Utiliser l’IA pour répondre à un appel d’offre ? Ce n'est pas notre concept chez ADBI.🎯 Laisser l’IA produire du contenu sans vérification ? Il faut être très joueur. 🛠️ Le prompt engineering, c’est-à-dire l’art de bien formuler les consignes, sera abordé dans un prochain Kesako.   Mais déjà, retenez une règle de base : une bonne question = une bonne réponse.   ⚡ Et surtout : vous restez seul responsable de ce que produit votre IA. C’est un copilote, pas un pilote automatique ; sinon faites attention aux accidents.   ❓ Alors, convaincu par le potentiel de l’IA générative ? Ou déjà utilisateur au quotidien ? 💬 Partagez vos cas d’usage, vos limites, vos questions… et continuons à explorer ensemble !

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.   🧭 Dans notre dernier Kesako, on a parlé d’IA générative. Aujourd’hui, on passe à l’étape suivante : comment bien dialoguer avec une IA pour qu’elle vous comprenne vraiment ? Bienvenue dans le monde du prompt engineering.   🛠️ Le prompt engineering, c’est l’art de bien formuler les consignes. Pas seulement poser une question, mais structurer sa demande pour maximiser la pertinence des réponses.   ❓ Pourquoi est-ce important ? Parce qu’une question vague induit souvent une réponse vague. Et parfois, une hallucination.   🔎 Exemple classique : vous travaillez dans le bâtiment, vous demandez à une IA des conseils sur une grue. Elle vous répond avec des infos sur... l’oiseau. Logique pour elle : les deux sont statistiquement proches.   🧩 Cette confusion vient d’un mécanisme interne : la vectorisation. L’IA ne comprend pas les mots comme nous. Elle les transforme en points dans un espace mathématique où les proximités sont basées sur les contextes d’utilisation.   📚 Autrement dit, imaginez que l’IA ne dispose pas d’un dictionnaire structuré ou d’un expert-métier, mais d’un immense nuage de mots reliés par affinité statistique. À l’inverse, utiliser une base spécialisée revient à la restreindre à un vocabulaire métier, bien plus fiable.   🔗 Pour aller plus loin et gagner en fiabilité, on peut recourir à une technique appelée RAG (Retrieval Augmented Generation). Elle consiste à fournir à l’IA des sources ciblées, directement liées à votre domaine, avant qu'elle ne formule sa réponse.   🗂️ Autrement dit, au lieu de la laisser puiser dans une encyclopédie généraliste, vous lui offrez une bibliothèque métier, bien plus pertinente.   ✅ Mais même sans RAG, il existe des bonnes pratiques à suivre. Voici les règles que nous vous conseillons chez ADBI, que ce soit avec une IA publique ou un modèle privé pour un client : 🎯 Soyez précis. Décrivez clairement ce que vous attendez. 📝 Donnez-lui des exemples de réponses attendues. 🪜 Si une demande est trop longue ou complexe, segmentez-la en plusieurs étapes. Comme pour un bon développement, mieux vaut avancer pas à pas que tout générer d'un bloc : cela limite les erreurs, clarifie les attentes et facilite les ajustements. 🖋️ Fournissez-lui un extrait de contenu rédigé par vous, pour qu'elle s'en inspire. 📌 Précisez les conditions de validation : forme, fond, style, ton. 🚫 N’hésitez pas à dire ce que vous ne voulez pas. 🗣️ Spécifiez un champ lexical si vous n’avez pas d’index documentaire. 🧑‍💼 Expliquez votre profil ou votre contexte professionnel. 🏷️ Utilisez une structure de balises pour organiser votre prompt (voir l’exemple ci-dessous). 🔒 Dites-lui d'éviter les majuscules superflues ou les formules trop enthousiastes. ❌ Ne partagez jamais d’infos personnelles ou sensibles dans un prompt.   🎨 Et surtout : testez, ajustez, affinez. Ce n’est pas une science exacte. C’est un art, un dialogue permanent.     🎬 Prenons un exemple. Utilisons le prompt : « Conseille moi un film sorti en 2024 à voir ? » La réponse est une liste de différents styles : Anora Dune Furiosa Emilia Pérez Inside Out 2 🎯 Maintenant utilisons le prompt : Conseille-moi 1 film sorti en 2024 à voir         Je veux des films à voir avec ma famille mais pas gamin (la plus petite a 11 ans)         Moi, J'ai déjà vu Dune et Un p’tit truc en plus que j'ai adoré         Je ne veux pas de film violent, dramatique, historique, horreur.                   Donne-moi le nom du film, son synopsis et sur quelle plateforme de VOD le voir        💡 La réponse est « Nous, les Leroy ». Comme on le voit, le résultat est nettement différent.   🤖 Et si vous ne savez pas par où commencer, dites le tout simplement à l’IA : elle peut vous aider à formuler le bon prompt. C’est ce qu’on appelle un méta-prompt : demander à l’IA de vous aider à mieux lui parler. 💬 Exemple : « Je cherche un film à voir avec ma famille. Qu'as-tu besoin comme informations ? » Vous verrez qu’elle va vous aider à construire votre prompt.     🏆 Chez ADBI, on considère le prompt engineering comme une compétence à part entière, au même titre que la rédaction technique, la modélisation ou la conception fonctionnelle.   💡 Gardez en tête : une bonne question fait souvent toute la différence. Nul besoin de faire de longues phrases mais expliciter votre demande, ça, c’est nécessaire.   ❓ Et vous, quel est le meilleur prompt que vous avez utilisé ?

Dans un monde où la conception de systèmes devient de plus en plus complexe, il est essentiel de disposer d'outils efficaces pour visualiser et structurer les idées. Eraser est un outil de diagramme qui se distingue par sa capacité innovante à générer des diagrammes à l'aide de l'intelligence artificielle. Dans cet article, nous allons explorer les fonctionnalités d'Eraser et comment il peut transformer votre approche de la conception de systèmes. Qu'est-ce qu'Eraser ? Eraser est une solution innovante pour les ingénieurs en données, les développeurs et les architectes systèmes. Il génère des diagrammes visuels à partir de descriptions textuelles ou de code, facilitant ainsi la modélisation des workflows, des pipelines ETL, ou encore des architectures de données. Exemple 1 : Visualisation d’un pipeline ETL Imaginons que vous concevez un pipeline ETL pour transformer des données brutes issues de plusieurs sources avant de les intégrer dans un Data Warehouse. Description textuelle : "Les données brutes arrivent dans un bucket S3. Un job AWS Glue les transforme, puis les insère dans un Data Lake hébergé sur Snowflake. Les données transformées sont ensuite chargées dans un tableau de reporting Power BI." Diagramme généré par Eraser : Une source de données (S3). Une étape de transformation (AWS Glue). Un Data Lake (Snowflake). Une couche de visualisation (Power BI). Ce diagramme clarifie rapidement les flux et facilite la collaboration entre les équipes Data et BI. Exemple 2 : Schéma relationnel pour un CRM Vous développez un système CRM avec une base de données relationnelle. Input SQL : CREATE TABLE utilisateurs ( id INT PRIMARY KEY, nom VARCHAR(255), email VARCHAR(255) ); CREATE TABLE transactions ( id INT PRIMARY KEY, utilisateur_id INT, montant DECIMAL, date_transaction DATE, FOREIGN KEY (utilisateur_id) REFERENCES utilisateurs(id) ); Diagramme généré par Eraser : Une table utilisateurs avec des colonnes ID, nom, email. Une table transactions liée à utilisateurs, avec les montants et les dates. Ce schéma simplifie la compréhension des relations pour tous les acteurs du projet. Exemple 3 : Architecture d’un Data Lake Vous concevez une architecture Data Lake pour une application d’analyse en temps réel. Description textuelle : "Les logs des utilisateurs sont collectés via une API REST, stockés dans un Data Lake sur Azure Data Lake Storage. Ils sont ensuite traités en temps réel par Azure Databricks avant d’être indexés dans Azure Synapse pour la création de dashboards." Diagramme généré par Eraser : Une API REST en entrée. Une étape de stockage (Azure Data Lake). Une étape de traitement (Azure Databricks). Une couche d’analyse (Azure Synapse Analytics). Ce type de diagramme est idéal pour présenter une architecture data moderne lors de réunions ou de livrables clients. Exemple 4 : Diagramme de décision pour la gouvernance des données Un autre cas courant est la modélisation des processus de gouvernance des données. Description textuelle : "Quand une donnée arrive dans le système : Si elle est complète et conforme, elle est insérée dans le Data Warehouse. Sinon, elle est rejetée et envoyée au Data Steward pour correction. Si elle est corrigée, elle est réintégrée. Sinon, elle est archivée." Diagramme généré par Eraser : Une étape d'évaluation (validation des données). Une bifurcation vers l'insertion ou le rejet. Une boucle avec l'intervention du Data Steward. Un tel diagramme permet de formaliser clairement les étapes de gestion de la qualité des données. Exemple 5 : Modélisation pour une application de visualisation Vous travaillez sur une application BI intégrant plusieurs KPIs. Description textuelle : "Créer un tableau de bord qui regroupe : Les ventes par région. Les taux de conversion par produit. Les performances des campagnes marketing." Diagramme généré par Eraser : Une source de données pour les ventes (CRM). Une étape de transformation des KPIs (Data Mart). Une sortie visualisée sur Power BI. Pourquoi choisir Eraser pour vos projets Data ? Eraser s’adapte parfaitement aux besoins des experts en Data Management : Il offre une génération rapide de diagrammes complexes . Il facilite la collaboration entre les équipes  grâce à des visualisations claires. Il est compatible avec vos outils habituels  (SQL, ORM, frameworks cloud). Prêt à simplifier vos flux de travail ? Testez Eraser et découvrez un nouvel horizon pour vos visualisations de données.

Power BI ne cesse d'évoluer et, avec la mise à jour de novembre 2024, de nouvelles fonctionnalités révolutionnaires viennent enrichir votre expérience d'analyse de données. Ces mises à jour sont conçues pour rendre vos rapports plus dynamiques, interactifs et faciles à manipuler. Voici un tour d'horizon des innovations clés et de la manière dont elles vont transformer vos analyses. 1. Co-pilot dans les Applications Mobiles Power BI La fonctionnalité Co-pilot  arrive pour vous assister directement sur votre application mobile Power BI. Elle va vous guider en temps réel dans vos rapports, en mettant en avant les données les plus importantes. Un véritable copilote pour votre analyse de données ! 📱 Exemple concret : Imaginez que vous êtes en déplacement et vous avez besoin d’un résumé rapide des performances de votre équipe. Le Co-pilot  vous fournit en quelques secondes les données clés : ventes, taux de conversion, prévisions… Pratique, non ? 2. Exportation des Calculs Visuels Fini les manipulations compliquées pour exporter vos calculs visuels ! Power BI vous permet désormais d’ exporter directement les résultats des calculs visuels , facilitant ainsi le partage de vos données avec votre équipe. 🎯 Exemple concret : Vous avez effectué un calcul complexe sur les marges bénéficiaires ? Plutôt que de refaire tout le travail, vous pouvez maintenant exporter les résultats directement en quelques clics. Simple et efficace. source: power bi bro 3. Multiples Petits Visuels pour les Cartes KPI Si vous aimez suivre plusieurs indicateurs en même temps, cette fonctionnalité va vous plaire ! Vous pouvez désormais ajouter plusieurs petits visuels dans une seule carte KPI , vous offrant une vue d'ensemble rapide et claire. 🔢 Exemple concret : En un seul coup d’œil, vous pouvez visualiser la performance des ventes, des retours clients et la performance produit. C’est comme un tableau de bord tout-en-un ! 4. Slicer de Texte Le Slicer de Texte  est une fonctionnalité géniale pour filtrer rapidement vos données en saisissant simplement un mot ou une phrase. Plus besoin de scroller ou de chercher des filtres manuellement, le Slicer fait le travail pour vous ! 🔍 Exemple concret : Vous cherchez un client en particulier parmi des milliers de données ? Tapez son nom dans le Slicer de Texte et tous les visuels se mettront à jour automatiquement. Rapide et fluide ! 5. Mesures DAX Rapides Les Mesures DAX Rapides  sont là pour vous simplifier la vie. Pas besoin d’être un expert en DAX pour calculer des valeurs simples comme des sommes ou des moyennes. Power BI se charge de la formule pour vous. 💡 Exemple concret : Vous voulez calculer la croissance des ventes par rapport à l’année dernière ? Power BI crée la formule automatiquement et vous n’avez qu’à valider. Plus besoin de chercher la bonne syntaxe ! 6. Extension TMDL pour Visual Studio Code Cette nouvelle extension TMDL  pour Visual Studio Code est un must pour les développeurs. Elle facilite l’écriture de scripts pour les modèles tabulaires en vous aidant à éviter les erreurs et à écrire plus rapidement. 🖥️ Exemple concret : Vous devez créer un script complexe ? L’extension vous aide à compléter les commandes et vous signale les erreurs éventuelles. C’est comme avoir un assistant à portée de main ! Conclusion : Plus de Temps pour Analyser, Moins de Temps pour Taper ! Les nouvelles fonctionnalités de Power BI sont conçues pour vous faire gagner du temps et vous aider à être plus productif. Avec des outils comme Co-pilot , Slicer de Texte  et Mesures DAX Rapides , vous allez pouvoir passer moins de temps à chercher les bonnes données et plus de temps à prendre des décisions éclairées. Alors, qu'attendez-vous pour essayer ces nouvelles fonctionnalités ? 😎