Data & AnalyticsConference45min
Semantic Layer : faire parler vos données avec l'IA sans hallucinations
Cette session montre comment fiabiliser l’usage des LLMs sur les bases de données en introduisant une couche sémantique décrivant métriques et logiques métier. À travers outils et démos, elle illustre la transformation d’une question naturelle en requête SQL fiable grâce à une compréhension structurée des données.
Vincent HeuschlingIndépendant
Utiliser un LLM sur une base de données, c'est tentant. Lui demander « quel est le chiffre d'affaires du trimestre ? » et obtenir une réponse en langage naturel, c'est le rêve. Sauf que dans la réalité, le modèle ne comprend rien à vos colonnes cryptiques, invente des jointures fantaisistes, et vous sort des chiffres faux.
Le problème n'est pas le LLM. Sans contexte métier, sans définition des métriques, sans règles de calcul, il navigue à l'aveugle, et il hallucine. La solution : intercaler une couche sémantique entre vos données et l'IA. Ce modèle décrit vos métriques, relations et logiques métier dans un langage que le LLM peut exploiter. Fini les approximations : le modèle sait ce qu'est un « client actif », comment calculer une marge, quelles tables joindre. Dans cette session, on construit cette architecture pas à pas.
On explore les outils – dbt Semantic Layer, Cube.dev, ou des approches custom – et on branche le tout sur un LLM. Démos live : d'une question métier floue à une requête SQL validée et un résultat fiable. Rendre vos données compréhensibles par l'IA, c'est d'abord les rendre compréhensibles tout court.
Le problème n'est pas le LLM. Sans contexte métier, sans définition des métriques, sans règles de calcul, il navigue à l'aveugle, et il hallucine. La solution : intercaler une couche sémantique entre vos données et l'IA. Ce modèle décrit vos métriques, relations et logiques métier dans un langage que le LLM peut exploiter. Fini les approximations : le modèle sait ce qu'est un « client actif », comment calculer une marge, quelles tables joindre. Dans cette session, on construit cette architecture pas à pas.
On explore les outils – dbt Semantic Layer, Cube.dev, ou des approches custom – et on branche le tout sur un LLM. Démos live : d'une question métier floue à une requête SQL validée et un résultat fiable. Rendre vos données compréhensibles par l'IA, c'est d'abord les rendre compréhensibles tout court.
Vincent Heuschling
Fondateur passionné de la plateforme Data "DataTask" et du podcast data & IA français "BigDataHebdo" avec plus de 200 épisodes enregistrés, je me consacre depuis plus d'une décennie à démocratiser l'univers de la donnée.
Tombé dans la data au début des années 2010, j'ai eu la chance d'accompagner de nombreux clients, de l'émergence du Big Data jusqu'à la révolution actuelle de l'IA générative. Cette expérience m'a convaincu que ce n’est pas qu'une question de technologie.
J'accompagne aujourd'hui mes clients dans la création, le développement et l'exécution de leurs plateformes data & IA, de la définition de la stratégie jusqu'à la mise en production. Mon approche privilégie l'opérationnel et la création de valeur concrète, en m'appuyant sur les meilleures pratiques du marché.
Ma triple casquette d'entrepreneur, de consultant et de podcasteur me permet d'avoir une vision privilégiée sur l'ensemble des technologies Data et IA émergentes, et surtout sur leurs applications concrètes en entreprise. À travers "BigDataHebdo", j'essaye de transmettre cet enthousiasme au plus grand nombre, en rendant accessibles des concepts parfois complexes.
Tombé dans la data au début des années 2010, j'ai eu la chance d'accompagner de nombreux clients, de l'émergence du Big Data jusqu'à la révolution actuelle de l'IA générative. Cette expérience m'a convaincu que ce n’est pas qu'une question de technologie.
J'accompagne aujourd'hui mes clients dans la création, le développement et l'exécution de leurs plateformes data & IA, de la définition de la stratégie jusqu'à la mise en production. Mon approche privilégie l'opérationnel et la création de valeur concrète, en m'appuyant sur les meilleures pratiques du marché.
Ma triple casquette d'entrepreneur, de consultant et de podcasteur me permet d'avoir une vision privilégiée sur l'ensemble des technologies Data et IA émergentes, et surtout sur leurs applications concrètes en entreprise. À travers "BigDataHebdo", j'essaye de transmettre cet enthousiasme au plus grand nombre, en rendant accessibles des concepts parfois complexes.
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