
> Nettoyage de la donnée.
Une IA branchée sur des données fausses produit des réponses fausses, plus vite. Le nettoyage n’est pas un préalable optionnel.
_Votre situation
_Vous vous reconnaissez sans doute là-dedans
- Le même client existe sous trois orthographes dans trois outils.
- Les champs libres contiennent l’information utile, et personne ne les lit.
- Vos référentiels diffèrent d’un outil à l’autre, sans table de correspondance.
- Vous n’osez pas brancher l’IA sur une base dont vous doutez.
_Notre réponse
_Nettoyage & branchement des sources de données à l’IA
Aucune IA ne rattrape une donnée fausse. Elle la diffuse.
Audit de qualité poste par poste, dédoublonnage, normalisation des champs et unification des référentiels. Puis le branchement aux modèles, une fois la base fiable.
_Ce qu’on fait pour nos clients
- Audit de qualité : doublons, champs vides, incohérences
- Dédoublonnage et fusion des fiches
- Normalisation des champs et unification des référentiels
- Table de correspondance entre vos outils
- Branchement des sources fiabilisées aux modèles
- Règles de mise à jour, pour que la base ne se dégrade pas à nouveau
_Nos preuves
_Des chiffres qui parlent
« On a découvert qu’un quart de nos contacts existaient en double. L’IA nous répondait donc deux fois. »
_Les outils mobilisés
_Les outils auxquels vous aurez accès
Anthropic - Claude
L’analyse documentaire et l’automatisation métier.
OpenAI - ChatGPT
Les assistants conversationnels et la génération de contenu.
Mistral
Les modèles français, pour garder ses données en Europe.
Arthur
L’IA par SommeSi, branchée sur vos outils et vos données.
Modèles Open Source & hébergement local
Des modèles ouverts hébergés chez vous.
Notion
La base de connaissances que l’IA vient interroger.
> Vous vous êtes reconnu ?
Vingt minutes pour comprendre votre situation et vous dire ce qu’on ferait. Sans engagement, et sans slides.
Réserver un premier échange
> Les good news
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