Transformer le bruit en valeur : comment l’IA générative permet de donner de la valeur à vos données.
Avis d'experts
07 avril 2026
Depuis l’avènement du big data, on nous répète souvent que nous produisons de plus en plus de données et que ces données valent de l’or. La réalité est toute autre : les données deviennent des actifs lorsqu’elles sont raffinées, tout comme le pétrole.
Or, certaines données sont bien plus difficiles à raffiner que d’autres. Et face à ces difficultés, de nombreuses entreprises se voient contraintes de laisser de côté ces contenus et leur valeur potentielle.
Les données textuelles, les images, les vidéos, les audios, etc., sont des données non structurées qui sont difficiles et coûteuses à valoriser. Par exemple, si vous deviez évaluer la qualité des appels d’un call-center, vous devriez d’une part écouter l’audio concerné et, d’autre part, vous devrez vous limiter à un échantillon. Évaluer l’ensemble des appels serait trop coûteux… enfin, jusqu’à l’avènement de l’IA générative.
L’émergence de l’IA générative a permis de fournir cette capacité de structurer les données historiquement difficiles à structurer. En reprenant l’exemple précédent, chaque enregistrement audio serait retranscrit et, à l’aide des LLMs et de quelques prompts, vous auriez la capacité de monitorer l’ensemble des appels sur des critères objectifs (dire bonjour, se présenter, etc.). Des données qui n’ont jamais pu être exploitées jusqu’à présent et pourtant si précieuses pour la relation sont finalement exploitables.
L’exemple du call-center n’est pas un cas isolé. Prenons le cas d’une mission chez Magellan Consulting menée pour une entreprise dans le secteur de l’assurance, plus précisément pour leur parc applicatif, dont l’objectif est de diminuer le nombre de tickets d’incident.
Le contexte est caractéristique des grandes organisations : un vaste parc applicatif, différents niveaux de support, différentes équipes suivant les applications et un ITSM qui produit 115 000 tickets par an.
Chaque ticket est décrit par des données structurées (heure de l’incident, application concernée, poste de l’utilisateur, etc.), mais il est aussi décrit par des données non structurées : une description courte (un titre), une description détaillée (le contexte) et une note de résolution (la solution apportée).
Traditionnellement, nous nous focalisons sur les données structurées pour comprendre les tendances, or la véritable valeur des données se trouve dans les données non structurées. En pratique, elles sont inexploitables à l’échelle humaine. Lire 115 000 tickets pour y déceler des tendances serait extrêmement chronophage.
C’est ici que le Big Data montre ses limites traditionnelles : avoir beaucoup de données ne sert à rien si le coût de leur analyse dépasse le bénéfice espéré. La donnée brute n’est pas une valeur ; pire, elle devient un coût de stockage tant qu’elle n’est pas transformée.
Le verrou technologique était jusqu’ici le traitement du langage naturel (NLP). Les méthodes classiques de mots-clés échouaient à saisir la sémantique et les nuances des utilisateurs, ou la variété des descriptions pour une même problématique. Le risque était de dépenser des budgets colossaux en projets Data pour des résultats imprécis. L’enjeu est donc de trouver une méthode capable de synthétiser l’intelligence humaine contenue dans les tickets pour en faire une donnée exploitable par des algorithmes mathématiques.
Cas d'usages et mise en application : le duo IA Générative et Clustering
Pour relever ce défi, nous avons mis en place une stratégie en deux étapes, transformant le texte flou en données structurées.
- La synthèse par l’IA Générative (LLM) : Plutôt que d’essayer de comparer des paragraphes entiers de notes de résolution souvent mal orthographiés ou trop techniques, nous avons utilisé un LargeLanguageModel (LLM). Sa mission : lire les trois champs textuels de chaque ticket et les résumer en une phrase simple, normalisée et factuelle décrivant le problème réel.
Exemple : Une description de 10 lignes sur un plantage de serveur devient : « Échec de synchronisation de la base de données client sur l’application X ». Cette étape est cruciale car elle « nettoie » la donnée et réduit le bruit sémantique.
- Le clustering par Machine Learning : Une fois chaque ticket réduit à une phrase normalisée, nous avons appliqué des algorithmes de clustering (regroupement statistique). Ces algorithmes calculent la proximité sémantique entre les résumés. En quelques minutes, les 115 000 tickets ont été répartis dans des « clusters » ougroupesde similarité. Chaque groupe représente une problématique récurrente.
Cette approche a permis de faire émerger des catégories d’incidents « invisibles » auparavant, car noyées dans la masse. Nous sommes passés d’une pile de papier illisible à une carte plus précise des points de douleur du système d’information.
En mettant une petite couche d’IA générative dans un projet finalement classique, nous avons pu proposer une nouvelle façon de cartographier les tickets, ce qui a permis aux équipes métiers d’identifier des root causes et de passer sous la barre des 100 000 tickets.
En conclusion, l’IA générative peut être envisagée comme un outil qui permet de valoriser la donnée en la structurant. Pour les entreprises, l’enjeu est désormais de cartographier ces données délaissées afin qu’elles puissent être intégrées dans la stratégie de leurs futurs projets Data.
Auteur
Nicolas MANOHARAN, Consultant Senior
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