5.1. Possibilités offertes par l’activation des LLMs

5.1.1. IA ligne par ligne : exploiter l’IA à l’échelle industrielle

Une fois un LLM connecté, vous pouvez invoquer l’IA de façon systématique sur chaque ligne des tables que vous souhaitez traiter à l’aide du noeud IA Gen. Les cas d’usage sont pratiquement illimités :

Analyse de sentiment
Génération ou reformulation de texte
Extraction d’informations structurées
Classification intelligente
Application de règles métier nécessitant du contexte ou du bon sens
Normalisation et enrichissement sémantique

Toutes les capacités offertes par les modèles de langage peuvent ainsi être appliquées de manière industrielle à vos données, directement dans vos flux de traitement. Cette utilisation consomme des tokens pour le traitement de chaque ligne, contrairement à l’utilisation dans l’éditeur de préparation ci-dessous.

5.1.2. Transformations en langage naturel : IA frugale, traitements prévisibles sans consommation de tokens

Dans l’éditeur de préparation, vous pouvez développer des transformations en langage naturel. Le LLM intervient alors uniquement au moment de la mise au point de la transformation.

Une fois celle-ci définie et validée :

le LLM n’est plus mobilisé lors du traitement des données
la transformation s’exécute de manière déterministe
les performances restent élevées
aucun token n’est consommé en production.

Vous bénéficiez ainsi du confort et de la souplesse de l’IA générative lors de la conception, tout en conservant la rapidité, la prévisibilité et la maîtrise des coûts lors de l’exécution.

5.1.3. Audit flash enrichi par l’IA

Découvrez comment évaluer instantanément la santé de vos données avec Tale of Data. En cliquant simplement sur le bouton Audit qualité, l’IA générative analyse un échantillon ciblé de votre jeu de données (limité à une centaine de lignes) afin de dresser la liste exhaustive des anomalies détectées avant toute modification.

Pour un maximum d’efficacité, validez d’abord vos transformations sur cet échantillon restreint — que vous pouvez rafraîchir à tout moment grâce au bouton Renouveler l’échantillon — avant de les appliquer automatiquement à l’intégralité de votre dataset lors de l’exécution du flux.

Avertissement

Selon la bande passante de votre service d’IA générative, la génération de votre rapport peut prendre de quelques secondes à un peu plus d’une minute.

5.1.4. Documentation automatique des flows

Votre LLM peut également vous assister dans la documentation de vos flows. Il peut générer, compléter ou reformuler des descriptions, et ce dans la langue de votre choix.

Cela facilite la collaboration, améliore la maintenabilité et garantit une documentation claire, même dans des environnements internationaux.

Note

Pour en savoir plus, vous pouvez à tout moment consulter l’onglet Afficher et masquer la documentation sur le canevas.

5.2. Sécurité et maîtrise des données

5.2.1. LLM local ou distant

L’intégration d’un LLM dans Tale of Data s’inscrit dans une logique de contrôle et de conformité. Vous conservez la maîtrise complète de vos choix technologiques et de vos flux de données.

Vous pouvez connecter la plateforme à l’IA de votre choix, dès lors qu’elle est approuvée par votre entreprise. Tale of Data ne vous impose aucun fournisseur : vous restez libre d’utiliser le modèle qui correspond à vos exigences de sécurité, de performance et de conformité réglementaire.

Plusieurs options de déploiement sont possibles :

Utilisation d’un LLM dans le cloud
Utilisation d’un LLM déployé on‑premise
Mise à disposition d’un LLM dédié par Tale of Data (contactez le service commercial pour plus d’informations)

Cette flexibilité vous permet d’aligner l’usage de l’IA générative avec vos politiques internes de gouvernance des données.

5.2.2. Maîtrise du périmètre des données partagées

L’utilisation d’un LLM s’accompagne d’une transparence claire sur le périmètre des données transmises. Le volume et la nature des informations envoyées dépendent du cas d’usage activé :

IA ligne par ligne : toutes les données concernées par le traitement sont transmises à votre IA afin de permettre l’analyse ou l’enrichissement demandé.
Audit flash et éditeur de préparation : un échantillon de lignes est envoyé à votre IA, strictement limité au besoin d’analyse ou d’assistance à la conception.
Documentation des flows : seul le flow (structure, étapes, métadonnées) est partagé avec votre IA, sans transmission des données métier sous-jacentes.

Vous disposez ainsi d’une vision précise de ce qui est partagé, quand et dans quel objectif. Tale of Data vous permet d’exploiter la puissance de l’IA générative tout en conservant un contrôle rigoureux sur vos données.