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Cas d'utilisation courants en entreprise

Exemples illustrant comment les organisations utilisent la raffinerie de données MyWaypoint pour transformer des informations fragmentées en produits de données gouvernés, consultables et prêts pour l'IA.

Cas d'utilisation 01

Recherche de connaissances internes

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Le problème

Les organisations accumulent des informations sur des lecteurs partagés, des sites SharePoint, des dépôts de documents, des PDF et des portails internes. L'information existe — mais la trouver est lent, peu fiable, et se traduit souvent par des travaux en double ou l'utilisation de documents dépassés.

Ce que vous obtenez

  • Recherche unifiée dans les documents, PDF et dépôts depuis une seule interface
  • Attribution à la source sur chaque résultat — les équipes peuvent vérifier ce qu'elles lisent
  • Couche de connaissances prête pour l'IA, dédiée aux questions-réponses et à la recherche interne
  • Moins de temps consacré à chercher des informations qui existent déjà

Cas d'utilisation 02

Ancrage de l'IA et RAG

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Le problème

Les systèmes d'IA qui opèrent sur des données brutes et non validées produisent des réponses difficiles à vérifier et sujettes aux hallucinations. Les déploiements d'IA en entreprise exigent des résultats traçables jusqu'à des sources précises — et non des résumés plausibles sans vérité terrain.

Ce que vous obtenez

  • Réponses de l'IA ancrées dans un contenu source validé et attribué
  • Chaque réponse de l'IA traçable jusqu'à un document ou enregistrement précis
  • Risque d'hallucination réduit grâce à des informations sources de meilleure qualité
  • Résultats d'IA explicables pour les environnements réglementés ou soumis à l'audit

Cas d'utilisation 03

Intelligence sur les données publiques

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Le problème

L'information publique — registres ouverts, répertoires, jeux de données de recherche et ressources accessibles au grand public — est dispersée sur de nombreuses sources dans des formats différents. Son agrégation demande un effort continu considérable, et maintenir les données à jour est encore plus exigeant.

Ce que vous obtenez

  • Catalogue unifié de données publiques avec des schémas cohérents d'une source à l'autre
  • Accès API à des informations publiques normalisées et attribuées
  • Mises à jour régulières avec suivi des modifications et traçabilité des sources

Exemple déployé

MyCleanData illustre ce modèle appliqué à grande échelle — données acquises, raffinées, gouvernées et diffusées via des catalogues consultables et des API.

Cas d'utilisation 04

Veille web

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Le problème

Une quantité importante d'intelligence d'affaires se trouve dans des pages HTML — répertoires d'entreprises, avis publics, sites organisationnels, portails réglementaires, pages produits. Cette information n'est pas lisible par les machines dans sa forme publiée et doit être extraite avant de pouvoir être utilisée de manière systématique.

Exemples de sources

Répertoires Avis publics Portails réglementaires Sites organisationnels Portails de connaissances

Ce que vous obtenez

  • Données structurées extraites du contenu web à grande échelle
  • Surveillance des modifications — nouvelles inscriptions, avis mis à jour, contenus modifiés
  • Diffusion via API ou jeux de données pour utilisation en aval

Cas d'utilisation 05

Veille réglementaire

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Le problème

Les mises à jour importantes — réglementations, avis publics, changements de politique, exigences de conformité — paraissent sur des portails gouvernementaux, des organismes de réglementation et des bases de données juridiques sans source unique centralisée. Manquer un changement pertinent peut avoir des conséquences sérieuses.

Ce que vous obtenez

  • Couverture systématique des sources réglementaires — aucune mise à jour manquée
  • Suivi des modifications avec horodatage indiquant ce qui a changé et quand
  • Registre consultable du contenu réglementaire avec attribution complète à la source
  • Diffusion via API pour intégration dans les flux de travail de conformité

Cas d'utilisation 06

Consolidation de données structurées

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Le problème

Les organisations gèrent des données provenant de multiples systèmes — exports CRM, feuilles de calcul, instantanés de bases de données, réponses d'API, flux partenaires. Chacun utilise des noms de champs, des formats et des conventions différents. La consolidation exige des travaux d'intégration sur mesure qui se brisent dès qu'un élément change.

Formats acceptés

CSV XLSX JSON XML API Bases de données

Ce que vous obtenez

  • Un jeu de données gouverné unique issu de multiples sources hétérogènes
  • Schéma normalisé indépendamment du format de la source contributrice
  • Traçabilité des données sur l'ensemble des systèmes sources contributeurs
  • Résultats accessibles via API pour l'analyse ou l'intégration en aval

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