01Résumé

02Description

Le client dispose déjà d’un socle data mature permettant de produire des analyses stratégiques de haut niveau pour ses clients aux États-Unis et en Europe. La mission consiste à tester, sur des cas d’usage concrets, la valeur ajoutée du machine learning et des LLM par rapport aux modèles statistiques classiques. Les use cases retenus portent sur la prédiction de la consommation de ressources (eau, pétrole, gaz) pour l’ensemble des États américains, en combinant historiques de consommation, identification de patterns et intégration de données externes (météo, chômage, indices de prix, etc.). Une brique LLM dédiée est ajoutée pour interpréter et formaliser les résultats en langage naturel, en complément des restitutions Power BI. Le projet a permis d’aboutir à une architecture cible IA claire, à des patterns d’intégration dans Data Factory / Power BI et à la sélection du bon type de modèles IA, tout en gardant la stack détaillée confidentielle.

03Enjeux

• Évaluer objectivement le gain de performance des modèles de machine learning par rapport aux approches statistiques déjà en place.
• Démontrer que l’ajout d’IA avancée peut se faire en continuité de l’architecture existante (Azure, Data Factory, Power BI) sans “big bang” technologique.
• Tester l’apport des données externes (météo, indicateurs macroéconomiques) dans les prédictions de consommation par État.
• Offrir aux consultants stratégiques des restitutions interprétables, utilisables en rendez-vous client, grâce à une couche LLM de narration et d’explication.

04Notre solution

• Diagnostic de l’architecture data existante (pipelines Data Factory, modèles Power BI, référentiels de données) et identification des points d’insertion possibles pour le ML.
• Construction de jeux d’apprentissage combinant historiques de consommation par État et variables explicatives externes (météo, chômage, prix de l’énergie, indicateurs démographiques).
• Expérimentation de plusieurs familles de modèles de machine learning pour la prévision (modèles temps-série, modèles tabulaires avancés), avec comparaison rigoureuse aux approches historiques.
• Conception d’un pattern d’orchestration dans Azure Data Factory pour entraîner, scorer et exposer les résultats, réinjectés dans les modèles de données Power BI.
• Mise en place d’une brique LLM pour l’interprétation : génération de commentaires automatiques, résumés par État, explication des drivers principaux de la consommation.
• Rédaction d’un dossier de recommandations (architecture IA cible, démarche d’industrialisation, choix de modèles et bonnes pratiques de gouvernance).

05Résultats & impact

• Validation de plusieurs cas d’usage où le machine learning apporte un gain de précision significatif par rapport aux modèles statistiques existants.
• Preuve de faisabilité d’une intégration IA “low friction” dans l’architecture Azure actuelle, sans refonte des modèles Power BI ni des flux Data Factory.
• Mise à disposition de templates d’architecture et de pipelines réutilisables pour de futurs projets IA du cabinet.
• Adoption d’une couche LLM d’interprétation permettant aux équipes de conseil de disposer de narratifs clairs, directement activables dans leurs livrables clients.
• Positionnement renforcé du cabinet comme acteur capable de combiner data, ML et IA générative dans ses missions stratégiques.

06Technologies clés