La démo fonctionne toujours. La production, c’est une autre histoire. Ce que l’intégration de l’IA dans notre propre SaaS nous a appris sur les données, l’évaluation et le choix du premier cas d’usage.
Les Ventes disent 4,2 M$, les Finances disent 3,9 M$ — et la rencontre se transforme en débat sur le chiffrier à croire. La vraie cause, et la sortie pragmatique.
Concevoir des pipelines et un entrepôt centralisé fiables pour toute l’entreprise.
Modèles lakehouse, modélisation sémantique et tableaux de bord réellement utilisés.
Faire passer l’IA de la démo à la production sur des données d’entreprise gouvernées.
Dimensionnement, FinOps et architecture sécurisée qui évolue à coût maîtrisé.
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