Sachez si vos données sont prêtes pour l'IA avant d'investir

La méthodologie APOLLO™ Data

Développée par des consultants certifiés MIT Sloan Executive Program "Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy":

• Modèle 4D Pondéré : Organisation (25%) + Qualité (30%) + Gouvernance (20%) + AI-Readiness (25%)

• Analyse Multi-Sources : Fichiers (Drive, SharePoint, NAS) + Bases de données (PostgreSQL, MySQL, MongoDB, SQL Server)

• Seuils de Décision Clairs : PRÊT (≥70), ATTENTION (50-69), BLOQUÉ (<50)

• 3 Vues Interactives : Spatial Explorer, évolution Time-Lens, cartographie Parcours Métier

Profils Data par Industrie

🏭 Industrie & Manufacturing

Volume Data Typique : 10–50 TB (IoT, logs maintenance, production)

Sources : Marché européen IIoT pour PME valorisé à 10,83 milliards € en 2025

Clusters critiques :

• Logs maintenance prédictive (maturité 60–75%) : Seulement 15% du budget maintenance total en Europe alloué au prédictif ; forte marge de progression[3]

• Données contrôle qualité (maturité 55–70%) : Données de capteurs, rapports d'anomalies, traçabilité produits

• Planification production (maturité 65–80%) : Données de production, ordonnancement, consommation matières

Risques identifiés : Données machines fragmentées (multiples systèmes de captage) • Métadonnées manquantes ou hétérogènes • Intégration ERP legacy complexe • Coût initial IIoT élevé et manque d'expertise technique freinent adoption chez PME[1][4]

🏦 Banque & Assurance

Volume data typique : 50–200 TB (transactions, contrats, conformité)

Sources : GDPR compliance surveys ; études secteur Banking & Insurance[5][6]

Clusters critiques :

• Historique transactions (maturité 75–85%) : Données hautement structurées, bien archivées, audit trails documentés

• Contrats clients (maturité 40–60%) : PDFs hétérogènes, formats variables, extraction complexe

• Documentation conformité (maturité 35–55%) : Mélange docs structurées (déclarations) et non structurées (emails, memos)

Note : Secteur High-Risk AI Act — évaluation conformité réglementaire incluse

🛒 Retail & Distribution

Volume data typique : 20–100 TB (CRM, stocks, e-commerce)

Sources : Marché CRM retail en croissance forte (8,25M USD en 2024 → 18,7M USD en 2033)[10][11]

Clusters critiques :

• Données clients (maturité 70–80%) : CRM structurés, historiques bien tenus (Salesforce, HubSpot, etc.)

• Gestion stocks (maturité 60–75%) : ERP + real-time IoT en croissance ; précision améliore avec capteurs[12]

• Factures fournisseurs (maturité 80–90%) : Documents bien structurés, automatisation facile avec OCR/IA

Quick win : Données prêtes pour automatisation factures dans 85% des cas (projet 2 mois)

💊 Santé & Pharma

Volume data typique : 100–500 TB (imagerie médicale, dossiers patients, essais cliniques)

Sources : Marché EMR Europe (9,4 milliards € en 2023 → 23,5 milliards € en 2032)[13] ; projets imagerie IA EU mobilisent 25 000+ sujets & pétaoctets[14]

Clusters critiques :

• Imagerie médicale (maturité 50–65%) : Projets EU (AI4HI, CHAIMELEON, EuCanImage) en cours, mais hétérogénéité et manque d'interopérabilité[14] • Standards DICOM variable ; anonymisation hétérogène

• Dossiers patients (EMR/EHR) (maturité 45–60%) : Adoption croissante cloud-based + IA ; intégration complexe legacy[13] • RGPD très strict ; coûts intégration élevés

• Données essais cliniques (maturité 55–70%) : ⚠️ Forte proportion non publiée (5 976+ essais manquants en 14 pays EU)[15][16][17] • Fragmentation sources ; conformité EudraLex lourde

Note : Secteur High-Risk AI Act — évaluation conformité réglementaire incluse

Data Auditor en Action

Phase 1 : Scan Complet

• Connectez vos sources : Fichiers locaux, NAS, cloud (OneDrive, SharePoint), bases de données

• Analyse automatisée : Détection structure, identification PII, scoring qualité, extraction métadonnées

• Support multi-format : PDF, DOCX, XLS, CSV, JSON, images, tables SQL (25 formats)

• Scan incrémental : Ré-audit en 20 minutes (vs 2-3h initial) avec détection delta

Phase 2 : Résultats Instantanés

• Dashboard V2.0 : Score global 86/100 avec breakdown Files (77) vs Databases (96)

• Breakdown 4D : Organisation, Qualité, Gouvernance, AI-Readiness avec barres de progression visuelles

• Insights Claude : Analyse contextuelle identifiant zones à risque (rouge) et zones de valeur (vert)

• Rapports Récents : 5 derniers scans avec icônes sources, scores et statut color-codé

Phase 3 : Exploration Visuelle

• Vue Spatiale : 19 clusters affichés en bulles interactives (taille = volume, couleur = maturité)

• Time-Lens : Évolution temporelle de vos données sur 7 jours avec graphique stacked area

• Parcours Métier : 3 parcours pré-configurés (Onboarding Client, Lancement Projet, Audit Compliance)

FAQ Spécialisée

Comment fonctionne le scoring ?

Le score final combine quatre dimensions selon leur impact validé : Organisation (25%) évalue la structure des fichiers et conventions de nommage. Qualité (30%) analyse la complétude et exploitabilité. Gouvernance (20%) évalue la conformité RGPD/AI Act. AI-Readiness (25%) valide la compatibilité technique avec projets ML/IA.

Que signifient les seuils de décision ?

≥70/100 : Vos données sont PRÊTES pour projets IA, lancez immédiatement. 50-69/100 : ATTENTION requise, corrections ciblées (2-4 semaines). <50/100 : BLOQUÉ, risque élevé, restructuration data nécessaire avant tout investissement IA.

Quel est le risque réel d'un score faible ?

Un score de 45/100 signifie 78% de probabilité d'échec du projet IA pour cause de données. Autrement dit, vous pariez votre budget pilote (80-150K€) sur des fondations fragiles. L'auditeur identifie les points de correction exacts avant d'engager ces montants.

Qu'en est-il de la sécurité des données ?

Apollo Data Auditor s'exécute on-premise ou dans votre cloud privé. Aucune donnée ne quitte votre infrastructure. Nous analysons les métadonnées et la structure, jamais le contenu. Conformité RGPD totale, processus certifié ISO 27001.

"Score initial 42/100 sur cluster Contrats. Après 3 semaines de restructuration dossiers Drive, nous avons atteint 78/100. Notre projet IA CRM est maintenant en production."

Marie D., DSI, PME Industrielle (150 employés)

★★★★★

"Le Spatial Explorer a révélé 180 fichiers compliance obsolètes depuis 3 ans. Avec l'échéance AI Act en août 2027, Apollo nous a évité un gap réglementaire critique."

Thomas L., DPO, Startup FinTech

★★★★★

Un projet IA ne devrait pas être un pile ou face.

Identifiez vos donnée a valeurs ajoutée fichiers et databases en 48 heures.

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