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Notre expertise technologique

Structuration de données pour l'IA

Raw
Structured
AI ETL

Vos données dispersées entre courriels, fichiers et Excel deviennent un actif structuré que l'IA peut exploiter.

L'IA n'est utile que si vos données sont propres, structurées et accessibles. Nous nettoyons, normalisons, catégorisons et indexons vos données dispersées pour les rendre prêtes à être utilisées par l'IA, les tableaux de bord et les workflows automatisés.

Vue d'ensemble

Vos données dorment, réveillons-les

La plupart des PME accumulent des données précieuses dans des silos : feuilles Excel locales, courriels archivés, fichiers PDF, bases CRM mal remplies, exports historiques jamais consolidés. Ces données contiennent des réponses (qui sont vos meilleurs clients? quels produits ont le meilleur taux de rétention? quels mois génèrent le plus de réclamations?): mais elles sont inaccessibles tant qu'elles ne sont pas structurées. Notre service ETL et de structuration prend ces données brutes et les transforme en un actif analytique exploitable par l'IA et les tableaux de bord.

Ce que nous livrons

01

Audit de l'écosystème de données

Cartographie de vos sources : où sont vos données, qui les modifie, comment elles circulent, quelles sont les contradictions et duplications.

02

Nettoyage et normalisation

Correction des entrées (dates incohérentes, courriels mal formés, doublons clients), normalisation des formats, validation des valeurs.

03

Catégorisation par IA

Pour les données non structurées (courriels de support, descriptions libres), l'IA catégorise automatiquement selon votre taxonomie d'affaires.

04

Pipelines ETL automatisés

Extraction périodique depuis vos sources (CRM, ERP, fichiers), transformation et chargement vers une base centrale (PostgreSQL, BigQuery, Snowflake).

05

Indexation vectorielle pour RAG

Génération d'embeddings sur les données textuelles pour permettre la recherche sémantique et l'utilisation par les agents IA.

06

Documentation et lineage

Documentation de chaque champ, de sa provenance et de sa transformation. Vous savez toujours d'où vient une donnée.

Notre approche

Comment nous structurons vos données

1

Audit et cartographie

Inventaire de toutes vos sources, identification des problèmes de qualité, priorisation des données à structurer en premier (par ROI).

2

Pipeline ETL initial

Construction des extracteurs, scripts de nettoyage, schéma cible. Validation sur données historiques.

3

Mise en production

Synchronisation périodique automatique, alertes sur anomalies, dashboard de santé du pipeline.

4

Évolution continue

Ajout de nouvelles sources, ajustement aux changements métier, intégration aux nouveaux outils IA et BI.

Pourquoi Hilo Tech

Pourquoi nos pipelines de données tiennent dans le temps

  • Approche pragmatique, on structure ce qui apporte de la valeur, pas tout par principe.
  • Validation continue, alertes automatiques quand un pipeline produit des données aberrantes.
  • Documentation systématique, votre équipe peut maintenir les pipelines après notre intervention.
  • Hébergement canadien, vos données restent au Canada, conformes Loi 25.
  • Compatibilité avec votre stack BI existant, Power BI, Tableau, Looker, Metabase.

Questions fréquentes

Combien de temps prend la structuration de nos données?
Pour un projet typique de PME (3-5 sources, ~10 tables cibles) : 4 à 8 semaines pour la première mise en production. Les itérations subséquentes (ajout de sources, nouveaux cas d'usage) prennent 1-2 semaines chacune.
Faut-il acheter Snowflake, BigQuery ou autre data warehouse coûteux?
Non. Pour la majorité des PME québécoises, PostgreSQL ou DuckDB suffisent largement et coûtent une fraction du prix. Nous recommandons Snowflake/BigQuery seulement si le volume le justifie (au-dessus de quelques To).
Que faites-vous si nos données contiennent des erreurs historiques?
Nous documentons les erreurs détectées, proposons des règles de correction, et appliquons en accord avec vous. Les erreurs irrécupérables sont marquées comme telles dans la base cible (un champ 'data_quality_issue') plutôt que silencieusement masquées.
Vos pipelines sont-ils maintenables sans vous?
Oui. Tout est documenté en SQL standard et en Python lisible (pas de framework ésotérique). Votre équipe ou tout autre prestataire peut reprendre. Nous offrons aussi un contrat de maintenance optionnel si vous préférez.
Que se passe-t-il si une de nos sources change (nouvelle version de CRM, etc.)?
Le pipeline détecte l'incompatibilité et alerte. Avec un contrat de maintenance, nous corrigeons. Sans contrat, votre équipe peut corriger en suivant la documentation.

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