Altitud
Édition · 25 mai 2026
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CAS D'USAGE IA

Q&A données interne par texte-vers-SQL

Permettre aux métiers de poser des questions data en langage naturel et obtenir des réponses fiables.

Voir si ce cas s'applique à votre contexte, diagnostic gratuit de 7 min

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Budget typique
€15K-€60K
Délai avant valeur
10 sem.
Effort
6-14 sem.
Coût mensuel récurrent
€500-€3K
Maturité data minimale
intermediate
Prérequis technique
data engineer
Type IA
rag search

De quoi il s'agit

Un agent text-to-SQL ancré sur la couche sémantique de votre entrepôt traduit les questions métier en SQL validé, l'exécute et explique le résultat avec ses limites. Réduit la charge ad-hoc des analystes de 50 à 70 % et démocratise l'accès aux données en toute sécurité.

Données nécessaires

Couche sémantique curée / modèles dbt dans un data warehouse.

Systèmes requis

  • data warehouse

Pourquoi ça marche

  • Une couche sémantique robuste est un préalable indispensable
  • Toujours afficher le SQL généré aux côtés de la réponse

Comment ça rate

  • Réponses confidentes mais inexactes sur des schémas ambigus
  • Les utilisateurs font confiance aux résultats sans vérifier les définitions

Quand NE PAS faire ça

Ne déployez pas sur un warehouse brut sans couche sémantique curée, les réponses seraient peu fiables.

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