Intelligence artificielle
Préparer vos données et vos documents pour l'IA
Une IA ne produit des résultats fiables que si elle s'appuie sur des données organisées, cohérentes et compréhensibles. Préparer vos données pour l'IA, c'est fiabiliser à la fois vos données structurées (référentiels, Data Platform) et vos documents (SharePoint, Microsoft 365). Kwanzeo réunit ces deux compétences dans une même équipe.
Pour qui, et pour quels problèmes ?
Cette offre s'adresse aux directions data, informatique et métiers qui veulent lancer un projet d'IA (RAG, Microsoft 365 Copilot, agents IA, IA prédictive) et constatent que leurs données ne sont pas prêtes.
- Des données dispersées ou incohérentes : si les informations sont dispersées, dupliquées ou incohérentes, les modèles produisent des résultats biaisés.
- Des documents difficiles à exploiter : avec le RAG ou Copilot, la qualité des réponses dépend de la qualité des contenus récupérés et de leurs métadonnées.
- Des permissions mal maîtrisées : Copilot et les agents respectent les droits d'accès Microsoft 365. Des partages trop larges exposent des documents à des personnes qui ne devraient pas les voir.
- Des exigences de conformité : pour les systèmes d'IA à haut risque, l'AI Act impose de pouvoir expliquer l'origine des données et la façon dont elles ont été nettoyées, standardisées et enrichies.
Pourquoi traiter ensemble données et documents ?
Un projet d'IA mobilise presque toujours les deux familles de données. Un agent qui répond sur un client consulte son dossier dans SharePoint, mais aussi sa fiche dans le référentiel client. Un assistant RAG sur un catalogue produit croise des fiches techniques et des données produit de référence.
Ces deux familles sont souvent gérées par des équipes et des prestataires différents. Depuis le 1er juillet 2026, les équipes d'Highpoh ont rejoint celles de Kwanzeo : une même équipe pour la donnée structurée et non structurée, du Master Data Management à SharePoint et Microsoft 365.
Ce que nous préparons
Données de référence (MDM)
Une source unique de vérité pour les données critiques (clients, produits, fournisseurs, lieux) : silos supprimés, formats standardisés, traçabilité garantie.
Gouvernance et Data Catalog
Rôles, responsabilités et processus de gouvernance ; un Data Catalog qui documente vos données et leur origine.
Data Platform
Le socle de votre stratégie IA : des données unifiées, sécurisées et de qualité contrôlée, sur Microsoft Fabric ou Snowflake.
Documents SharePoint et Microsoft 365
Nettoyage, métadonnées, modèles, règles de nommage et cycle de vie ; permissions, étiquettes de confidentialité (MIP) et DLP.
Notre démarche
- Partir des cas d'usage : identifier les questions et les processus que l'IA doit traiter, et les indicateurs de succès.
- Cartographier les sources : documents, bases et référentiels que l'IA devra consulter ; sources de vérité et droits d'accès.
- Évaluer leur qualité : doublons, incohérences, métadonnées manquantes, partages trop larges.
- Préparer les données et les contenus : référentiels, règles de qualité, taxonomie, métadonnées, permissions, étiquettes.
- Déployer un premier cas d'usage sur un périmètre restreint, puis étendre : RAG, Microsoft 365 Copilot, agents IA ou IA sur votre Data Platform.
Et ensuite : déployer l'IA
Références et partenariats
Questions fréquentes
Pourquoi préparer ses données avant un projet d'IA ?
L'IA repose sur la qualité des données qu'elle consomme. Si les informations sont dispersées, dupliquées ou incohérentes, les modèles produisent des résultats biaisés. Avec le RAG ou Copilot, la qualité des réponses dépend aussi de la qualité des documents récupérés.
Copilot voit-il toutes nos données ?
Non. Copilot respecte les droits d'accès Microsoft 365 dans SharePoint, OneDrive et Teams. Les utilisateurs ne voient que les informations auxquelles ils ont déjà accès : c'est pourquoi les permissions doivent être revues avant le déploiement.
Quel est le lien entre le MDM et l'IA ?
Le MDM crée une source unique de vérité pour les données critiques (clients, produits, fournisseurs, lieux), supprime les silos, standardise les formats et garantit la traçabilité. Il rend les décisions automatisées explicables, ce que l'AI Act exige pour les systèmes d'IA à haut risque.
Vos données sont-elles prêtes pour l'IA ?
Cas d'usage, sources, contraintes de sécurité : parlons de votre contexte.