FDE DATA. LA COUCHE CONTEXTE DE VOTRE IA.
Vos agents et assistants ne valent que ce que valent les données qu'ils consultent. La mission FDE Data construit et met en production les systèmes de données qui alimentent l'IA générative : pipelines RAG, bases de connaissances, agents data-aware, gouvernance, sur la stack Google.
Conviction structurante, validée par le terrain : les équipes qui réussissent l'IA d'entreprise gagnent à la couche contexte (données classifiées, permissionnées, fiables), pas à la couche retrieval. La qualité du RAG ne dépasse jamais la discipline des données en dessous.
Le retrieval est devenu une infrastructure critique
Chaque cas d'usage IA de l'entreprise (assistant métier, agent autonome, copilote de développement) repose sur la même question : quelles données le système peut-il voir, et peut-on s'y fier ? Quand la réponse est floue, les symptômes sont connus : hallucinations, réponses non sourcées, fuites de données entre périmètres, coûts d'inférence incontrôlés.
La réponse est une plateforme de données gouvernée : classification, lignage, qualité, fraîcheur, droits d'accès propagés jusqu'aux fragments servis au modèle, puis des pipelines RAG de production et une évaluation continue qui distingue les échecs de retrieval des échecs de génération. Les architectures RAG bien conçues réduisent les réponses non fondées ; celles qui tiennent en production sont celles dont la donnée est disciplinée d'abord. C'est le cœur du context engineering appliqué à la donnée d'entreprise.
Ce qu'une équipe FDE Data met en place chez vous
- La gouvernance des données : cartographie, classification, lignage, qualité, fraîcheur, droits d'accès. Le prérequis de tout RAG fiable, posé avant la première ligne de pipeline.
- Des pipelines RAG de production : ingestion multi-sources, découpage sémantique avec métadonnées de lignage, index hybrides, re-ranking, ré-indexation automatique des documents modifiés.
- Des agents data-aware : connexion sécurisée des agents aux entrepôts et bases via MCP et ADK, requêtage en langage naturel gouverné. La donnée devient interrogeable sans exposer l'entrepôt.
- L'évaluation continue : jeux de données de référence, LLM-as-a-judge, métriques d'ancrage factuel, monitoring de dérive. On sait pourquoi une réponse a échoué (retrieval ou génération).
- La maîtrise des coûts et de la latence : caching sémantique, dimensionnement des modèles, arbitrage batch vs temps réel, suivi du coût par requête et par cas d'usage.
- La conformité : RGPD, résidence des données, auditabilité (quelles sources ont servi à quelle réponse, pour quel utilisateur).
La stack Google, maîtrisée en profondeur
BigQuery
L'entrepôt au centre : modélisation, pipelines batch et streaming (Dataflow, Pub/Sub), recherche vectorielle native. La donnée analytique et la donnée servie à l'IA vivent au même endroit, sous la même gouvernance.
Vertex AI
Gemini, Vector Search, Agent Builder et Agent Engine : les briques de retrieval et d'agents, avec la gouvernance des outils (registre, passerelle, politiques de contenu) intégrée à la plateforme.
Un déploiement data en 4 temps
01
Audit data
Sources, qualité, sensibilité, droits : l'état réel de la donnée, documenté.
02
Design de l'architecture
RAG hybride, graphe ou agentique selon la complexité du raisonnement ; gouvernance by design.
03
Industrialisation
Ingestion automatisée, évaluation continue, observabilité séparant retrieval et génération.
04
Optimisation continue
Coût / qualité / performance, extension aux nouveaux domaines métier sur la même fondation.
Une fondation, tous les cas d'usage
Des réponses fiables et traçables
Citations systématiques, audit de bout en bout, droits propagés jusqu'aux fragments : la condition de la confiance métier, et de la conformité RGPD / AI Act.
Des coûts visibles et pilotés
Visibilité par composant (inférence, embeddings, stockage vectoriel), coût par requête et par cas d'usage, optimisation continue : le FinOps appliqué à la donnée IA.
Une fondation réutilisable
Chaque nouveau cas d'usage s'appuie sur la même couche de contexte gouvernée : le deuxième assistant coûte une fraction du premier, le dixième encore moins.
Des plateformes data déjà en production
SFEIR a construit la Data Platform GCP d'un établissement bancaire à partir de zéro, jusqu'à la mise en production de ses modèles, et conçu le catalogue de données unifié d'un leader mondial des cosmétiques sur Google Cloud. La gouvernance d'abord : exactement la discipline que la mission installe.
FAQ
- Faut-il un data warehouse propre avant de lancer un projet RAG ?
- Un entrepôt parfait, non ; une donnée gouvernée sur le périmètre du cas d'usage, oui : classifiée, permissionnée, avec un lignage connu. C'est précisément le premier temps de la mission (audit puis gouvernance ciblée). Attendre la perfection globale est le meilleur moyen de ne jamais livrer.
- Comment réduisez-vous les hallucinations ?
- Par l'architecture : retrieval hybride avec re-ranking, réponses contraintes aux sources citées, évaluation continue de l'ancrage factuel (groundedness) sur des jeux de référence, et monitoring de dérive. Quand une réponse échoue, l'observabilité dit si c'est le retrieval ou la génération, et donc quoi corriger.
- La mission couvre-t-elle le déploiement souverain ?
- Oui : la même discipline data se déploie sur infrastructure souveraine, avec BigQuery et les services qualifiés via S3NS, ou la stack Scaleway. Voir la mission FDE Confiance & souveraineté pour l'arbitrage d'hébergement.
L'approche FDE SFEIR
Le hub : posture builder embarqué, mission en 4 temps, différenciation, les 5 terrains d'intervention.
FDE Cloud
La fondation en dessous : une landing zone sécurisée et gouvernée, prête pour les workloads IA.
La couche sémantique
Le pont entre vos données et vos agents : pourquoi la sémantique est la clé du requêtage gouverné.
dbt et la transformation moderne
La discipline de transformation qui rend la donnée digne de confiance, pour les humains comme pour les agents.
Donnez à votre IA une fondation de données digne de confiance
Réservez un atelier de cadrage gratuit d'une demi-journée : audit express de votre couche contexte et trajectoire de plateforme.
Nous contacter