La GenAI sans fondation, c'est du théâtre.
Chaque équipe veut un copilote. Sans modèle sémantique gouverné, les réponses seront fausses, ou pire, plausibles et fausses.
Chaque équipe veut un copilote, aucune couche sémantique gouvernée en dessous, des embeddings éparpillés entre les pilotes. Réglez cela avec un modèle sémantique Microsoft Fabric + un feature & vector store gouverné par Purview + MLOps Azure AI Foundry. Fondation en direct en 12 semaines, 3 copilotes livrés par-dessus.
Si la moitié de ceci vous parle, c'est votre combat.
Pas besoin d'évaluation formelle, juste un regard honnête sur les frictions du quotidien.
Vous pilotez des outils GenAI sans couche de données claire pour les ancrer.
Il n'y a pas de modèle sémantique central, alors chaque cas d'usage IA reconstruit le contexte de zéro.
Les embeddings vectoriels vivent dans trois environnements de pilote et nulle part de façon gouvernée.
Vous ne pouvez pas répondre à « sur quelles données cette IA est-elle ancrée ? » en cinq minutes.
Des données sensibles fuient dans les prompts IA parce qu'il n'y a pas de DLP au niveau de la couche de données.
Le contexte pertinent pour l'AI Act (lignage, classifications, propriétaires) n'existe pas pour les données qui alimentent les modèles.
Pourquoi cela arrive
Pas de couche sémantique gouvernée
Sans modèle sémantique Fabric + gouvernance Purview, l'IA s'ancre sur les données auxquelles l'équipe a accès, généralement trop ou trop peu.
Pas de feature store
Chaque cas d'usage IA reconstruit les features de zéro, multipliant l'effort et la divergence.
Pas de stratégie vectorielle
Des embeddings éparpillés entre les pilotes : pas de store d'embeddings partagé, pas de gouvernance, pas de réutilisation.
Ce que cela vous coûte
Des décisions hallucinées
Une IA ancrée sur les mauvaises données répond avec assurance et de façon incorrecte, jusqu'à ce que la conséquence atteigne le client.
Des cas d'usage à l'arrêt
Sans fondation, chaque nouvelle initiative IA commence en semaine un. La plupart n'atteignent jamais la semaine dix.
Exposition à l'AI Act
Les modèles à haut risque sans données d'entraînement/d'ancrage documentées sont inauditables, donc non livrables.
Le chemin le plus court du problème aux résultats.
Stack Microsoft-first. Ingénierie belge et estonienne. Équipe senior du lancement à la livraison jusqu'au support.
Modèle sémantique Microsoft Fabric
Une couche sémantique gouvernée et certifiée avec sécurité au niveau des lignes : la colonne vertébrale qui ancre chaque cas d'usage IA.
Voir la solutionFeature & vector store gouverné par Purview
Des features et embeddings réutilisables avec classifications, lignage et politiques d'accès : prêts pour l'IA et pour l'audit.
Voir la solutionArchitecture IA & MLOps
Azure AI Foundry, Semantic Kernel, harnais d'évaluation, pour que les cas d'usage IA passent en production en confiance.
Voir la solutionQuand la fondation est venue en premier, et les copilotes ont suivi.
Couche sémantique Fabric + Purview · prêt pour l'IA en 12 semaines
Une organisation du secteur public belge avec cinq pilotes IA et aucune couche de données gouvernée. Nous avons construit un modèle sémantique Microsoft Fabric, l'avons gouverné avec Purview, établi un vector store partagé et un catalogue de features. Trois copilotes GenAI livrés en production le trimestre suivant : tous ancrés, évalués et classés selon l'AI Act.
Construisez la fondation avant le copilote.
Appel de préparation gratuit de 60 minutes : nous cartographions les lacunes de votre fondation IA.
Questions courantes, réponses directes.
Pourquoi l'IA a-t-elle besoin d'une « fondation de données », ne peut-on pas simplement connecter ChatGPT à nos données ?
Vous pouvez. Le résultat sera faux, souvent. Les modèles sans ancrage gouverné hallucinent avec assurance. La fondation, c'est ce qui fait de « cette réponse est fiable » une affirmation vraie, pas un souhait.
Que contient une couche sémantique « prête pour l'IA » ?
Un modèle sémantique Power BI avec sécurité au niveau des lignes et définitions certifiées ; un feature store pour des features ML réutilisables ; un vector store avec classifications, lignage et politiques d'accès. Les trois sur Microsoft Fabric.
Avons-nous besoin d'une base de données vectorielle séparée ?
Fabric propose désormais une préversion de Vector Search. De plus, Azure AI Search s'intègre nativement. Les bases vectorielles dédiées (Pinecone, Weaviate) ne se justifient qu'à très grande échelle (>100M vecteurs).
Combien de temps avant que la fondation soit rentabilisée ?
Douze semaines pour une fondation en direct. Le retour est multiplicatif. Chaque nouveau cas d'usage IA après cela commence en semaine trois, pas en semaine un. Les clients livrent généralement 3-5 copilotes le trimestre suivant.
Et Microsoft Copilot, cela compte-t-il comme prêt pour l'IA ?
Copilot pour M365 s'ancre sur votre graphe M365 (bien pour les tâches bureautiques). Copilot Studio + AI Foundry vous permettent de vous ancrer sur VOS données avec VOS règles, ce dont l'IA d'entreprise a besoin.