Faut-il vraiment un data lake pour vos projets IA ?
Avant d’investir dans un data lake ou un data warehouse, la vraie question est : « de quelles données mon IA a-t-elle besoin, et pour quels usages concrets ? ».
Un expert vous aide à partir de vos cas d’usage (prédiction, scoring client, automatisation, reporting augmenté…) pour déterminer si une architecture data avancée est nécessaire ou si des solutions plus simples suffisent.
En vous appuyant sur la démarche présentée dans le hub « Intelligence artificielle pour l’entreprise », vous structurez vos besoins IA, puis vous évaluez l’infrastructure minimale viable pour les supporter.
Ce que l’expert va clarifier avec vous
- Volume et variété de données : quand un simple entrepôt ou vos outils existants suffisent, quand un data lake devient pertinent
- Qualité et gouvernance : comment fiabiliser vos données sans sur-ingénierie
- Performance et coûts : éviter les architectures surdimensionnées pour une PME
- Cas d’usage IA : quels projets exigent un data warehouse structuré, lesquels tolèrent un stockage plus flexible
- Roadmap pragmatique : étapes pour passer de l’existant à une architecture prête pour l’IA, sans big bang
Résultat : une décision argumentée, pas un pari technologique
À la fin de la session, vous repartez avec :
- Une recommandation claire : data lake, data warehouse, hybride… ou statu quo
- Une vision des risques (coûts cachés, complexité, dépendance éditeur)
- Un plan d’action court terme pour préparer vos données à l’IA sans bloquer votre activité.
