Dialoguer avec les données de votre entreprise

Le 11 juin 2026, les équipes de Synox et Datasulting se sont réunies à Castelnau-le-Lez pour animer un atelier dédié à une rupture technologique majeure : la capacité de dialoguer avec les données ou « Talk to data ». Pour les dirigeants, managers et profils IT présents, l’enjeu consiste à s’approprier l’IA générative pour démocratiser l’accès aux données de l’entreprise. Ce résumé vous présente les clés de compréhension technique, les prérequis indispensables et les cas d’usage concrets partagés lors de cette matinée.

Sommaire de l’article

La promesse du « Talk to Data » : l’autonomie des métiers
Fonctionnement technique : de la question en langage naturel à la base SQL
Les prérequis indispensables pour garantir la fiabilité et la sécurité
Retour d’expérience concret : l’expérimentation de la Métropole de Montpellier
Conclusion et prochaines étapes pour votre organisation
FAQ : Questions stratégiques sur le « Talk to Data »

1. La promesse du « Talk to Data » : l’autonomie des métiers

Introduite par Jérôme Hugueny (Directeur Conseil Associé chez Datasulting) et Luc Maurette (Chef de projet IA), la démarche « Talk to Data » répond à un problème historique au sein des organisations : la dépendance des équipes métiers vis-à-vis de la DSI ou des business analysts pour obtenir le moindre rapport d’activité.

Grâce aux avancées de l’IA générative, il est désormais possible de poser des questions complexes en langage naturel sur des données structurées, initialement stockées dans des ERP ou des CRM, et d’obtenir une réponse instantanée. Cette accessibilité renforce l’efficacité opérationnelle et accélère les décisions métiers en supprimant les délais d’attente techniques.

2. Fonctionnement technique : de la question en langage naturel à la base SQL

L’accès aux données ne repose pas sur une formule magique, mais sur un processus automatisé rigoureux et transparent via une interface de type chatbot :

Étape 1 : L’interprétation. Un grand modèle de langage (LLM) analyse la question de l’utilisateur. Pour éviter les contresens, il s’appuie sur un modèle sémantique métier qui définit précisément les termes de l’entreprise (par exemple, la formule exacte du calcul du chiffre d’affaires ou la définition d’un client actif).
Étape 2 : La traduction. L’agent d’intelligence artificielle traduit cette intention métier en une requête informatique structurée (requête SQL).
Étape 3 : L’exécution. Cette requête est exécutée en temps réel sur un entrepôt de données décisionnel performant, utilisant des bases de données orientées colonnes adaptées au volume (telles que Snowflake ou BigQuery).
Étape 4 : La restitution. Le LLM récupère les données brutes, les formate de manière claire et synthétique, puis affiche le résultat à l’utilisateur qui peut affiner sa demande au fil de la conversation.

Pour déployer cette architecture, deux voies technologiques coexistent selon vos objectifs :

Le service managé : utiliser des fonctionnalités directement intégrées par les éditeurs de plateformes de données (comme Cortex Analyst sur Snowflake). C’est une solution rapide à déployer pour valider un usage.
L’approche sur-mesure (Custom) : utiliser un connecteur ouvert basé sur le protocole MCP (Model Context Protocol). Cette méthode offre un contrôle total sur la chaîne de traitement et sur le choix des modèles, répondant ainsi aux exigences strictes de souveraineté et de confidentialité des données.

3. Les prérequis indispensables pour garantir la fiabilité et la sécurité

L’atelier a mis en lumière une réalité technique fondamentale : l’IA ne corrige pas les faiblesses structurelles. Pour réussir à parler à ses données, l’entreprise doit afficher un niveau de maturité data minimal autour de cinq piliers fondamentaux :

Une architecture temps réel : indispensable pour garantir une expérience utilisateur fluide et des réponses interactives sans temps de latence.
Un entrepôt de données centralisé : l’agent IA doit interroger un espace dédié aux analyses décisionnelles correctement modélisé. Il est impossible et dangereux d’interroger directement les bases de données de production.
Un modèle sémantique partagé : il s’agit du dictionnaire de l’entreprise. Sans une définition commune et claire des indicateurs, l’IA ne peut pas traduire correctement la question.
Une gouvernance de la sécurité stricte : la sécurité doit impérativement être gérée au niveau de la donnée elle-même (sécurité à la ligne, rôles d’accès). L’agent IA hérite de ces droits pour éviter qu’un collaborateur n’accède à des données confidentielles (comme les salaires ou les marges) via une simple question.
La qualité des données : si les données sources comportent des erreurs, l’IA générera des analyses fausses. La fiabilité des réponses dépend directement de la propreté du patrimoine data.

4. Retour d’expérience concret : l’expérimentation de la Métropole de Montpellier

Sébastien Prades a présenté l’expertise de Synox en matière de captation de données (IoT, performance énergétique, gestion de flotte), tandis que Jérémy Valentin, Chef de projet Open Data, est venu illustrer concrètement la démarche à travers deux cas d’usage actuellement testés par la Métropole de Montpellier :

Cas d’usage 1 : Métropole Connectée (Usage Interne)

Un agent IA s’appuie sur un serveur MCP connecté à la base ClickHouse de Synox pour interroger les données issues de 50 000 capteurs IoT. Les agents de la métropole peuvent ainsi poser des questions concrètes comme : « Quelle est la qualité de l’air dans la bulle nord en octobre 2025 ? ». L’objectif final est de donner une totale autonomie aux équipes de terrain pour identifier des fuites d’eau ou planifier des opérations de maintenance prédictive, sans passer par un expert technique.

Cas d’usage 2 : Open Data (Usage Grand Public)

La métropole teste le branchement d’un serveur MCP directement sur son API REST publique. L’objectif est de permettre aux citoyens de formuler des requêtes simples sur la vie de la cité, par exemple : « Donne-moi le taux de remplissage de la colonne à verre de mon quartier ». Menée avec un budget d’usage modeste de 10 000 €, cette expérimentation vise à évaluer la valeur ajoutée réelle et l’adoption par le grand public d’un accès simplifié aux données publiques.

5. Conclusion et prochaines étapes pour votre organisation

La technologie nécessaire pour parler à ses données est aujourd’hui mature, accessible et économique à l’usage. Cependant, l’atelier rappelle que le succès d’un tel projet ne réside pas dans l’outil d’IA lui-même, mais dans l’effort de structuration, de préparation et de gouvernance de vos données en amont.

Avant de déployer un agent conversationnel, il est fortement recommandé de réaliser un Diagnostic data IA. Cette étape clé permet d’identifier vos cas d’usage prioritaires à fort ROI et de cartographier les prérequis techniques ou sémantiques indispensables pour garantir le succès de votre projet.

Découvrir le Diagnostic Data IA

FAQ : Questions stratégiques sur le « Talk to Data »

Peut-on brancher directement une IA générative sur nos outils de production ?

Non. Interroger directement les bases de production comporte des risques majeurs de ralentissement de vos outils métiers et de sécurité. Il est indispensable de passer par un entrepôt de données décisionnel centralisé et modélisé.
Comment s’assurer que l’IA ne divulgue pas des données de salaires ou de marges ?

La sécurité ne doit pas être confiée à l’IA, mais intégrée au niveau de la base de données. Grâce à une gouvernance stricte (rôles et sécurité à la ligne), l’agent IA ne pourra lire et restituer que les données pour lesquelles l’utilisateur dispose déjà d’une autorisation explicite.
Quel est le coût de mise en œuvre d’une technologie Talk to data ?

Le coût des requêtes et de l’usage des modèles d’IA est aujourd’hui très faible, comme le montre l’expérimentation à 10 000 € de la Métropole de Montpellier. L’investissement principal réside dans la préparation, le nettoyage et la définition du modèle sémantique de vos données.