Cet agent parcourt un jeu de données dont personne n’a encore fait le tour, remonte les tendances et les corrélations qui méritent un regard, et dit lesquelles ne tiennent pas l’examen.
Une base de données arrive rarement avec sa notice. Les champs portent des noms abrégés, certains ne sont plus alimentés depuis deux ans, d’autres contiennent trois formats différents selon l’année de saisie. Avant toute analyse sérieuse, quelqu’un doit passer une semaine à comprendre ce qu’il y a dedans.
L’agent fait ce premier passage. Il décrit chaque variable, mesure les taux de remplissage, repère les distributions anormales, teste les croisements et remonte ce qui sort du lot. L’analyste récupère une carte du terrain au lieu d’un fichier brut.
Un analyste teste ce qu’il soupçonne déjà. C’est efficace et c’est la limite de l’exercice : on ne trouve que ce qu’on est allé chercher.
L’agent parcourt systématiquement les combinaisons, y compris celles que personne n’aurait pensé à essayer. Sur une base de trois cents variables, le nombre de croisements dépasse de loin ce qu’une équipe peut examiner à la main.
Il travaille par itérations : il explore, évalue si ce qu’il a trouvé suffit à répondre à la question posée, et relance une passe s’il manque quelque chose. Cette boucle est ce qui le distingue d’un script d’analyse descriptive qui produit toujours les mêmes tableaux.
Ce dernier livrable est le plus important, et c’est celui que les outils d’exploration automatique omettent presque toujours.
Au tout début, quand un jeu de données arrive et que personne ne sait encore ce qu’il contient. Avant le cadrage d’un projet de modélisation, pour vérifier que les variables nécessaires existent et sont exploitables.
Il sert aussi lors d’une reprise de portefeuille ou d’une fusion, quand il faut comprendre vite une base héritée dont les concepteurs ne sont plus là.
Notre agent applique une correction pour comparaisons multiples et signale les pistes dont la solidité tient à la chance. C’est moins spectaculaire et nettement plus exploitable.
Nous reparamétrons l’agent sur vos formats, votre vocabulaire métier et vos contraintes réglementaires. Comptez une à deux semaines, l’exploration étant le moins exigeant de nos agents en matière de raccordement.
À la livraison, vous détenez le code source, la documentation et le protocole d’évaluation. Le détail de notre méthode figure sur la page agents IA sur mesure.
Un outil de visualisation affiche ce que vous lui demandez d’afficher. L’agent cherche ce que vous n’avez pas pensé à demander, puis vous dit lesquelles de ses trouvailles méritent votre temps.
Pas automatiquement, et c’est pourquoi l’agent les classe et les assortit de réserves. Sur un grand nombre de croisements testés, une part ressort significative par hasard. L’agent applique une correction pour comparaisons multiples et signale les pistes fragiles.
Une question même floue améliore nettement le résultat. Sans objectif, l’agent remonte des faits exacts et sans portée. « Pourquoi ce segment décroche depuis mars » suffit à orienter l’exploration.
De quelques milliers à quelques millions de lignes. Au-delà, il travaille sur échantillon puis vérifie ses trouvailles sur l’ensemble.
Elles se confrontent au métier avant toute conclusion. Une corrélation qui surprend s’explique le plus souvent par un processus interne que les données ne montrent pas.
Dites-nous quel jeu de données vous n’avez jamais eu le temps d’ouvrir et quelle question vous vous posez à son sujet. Nous vous dirons ce qu’il contient et ce qu’on peut en tirer.