AI Factory Lab – le laboratoire d’intelligence artificielle d’Hexateam
L’AI Factory Lab d’Hexateam est l’espace où l’on expérimente, prototype et industrialise des solutions d’IA au service du business. Objectif : transformer les avancées IA (générative, ML, vision…) en cas d’usage concrets, sécurisés et intégrables chez nos clients.
Notre mission
Accélérer l’adoption de l’IA dans l’entreprise
Rendre l’IA utile
cas d’usage métiers
Rendre l’IA fiable
gouvernance, data de qualité, sécurité
Rendre l’IA industrialisée
MLOps, monitoring, intégration SI
Une vision tournée vers le futur
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IA Générative & LLM
- Assistants métiers (RH, achat, IT…)
- RAG sur données internes
- Résumés automatiques
Machine Learning & Prédiction
- Scoring clients / risque
- Prévision (ventes, charge, incidents)
- Détection d’anomalies
Vision & Automatisation intelligente
- Lecture de documents
- Extraction d’informations
- Workflows automatisés
Cas d’usage que l’on travaille au lab
ASK Dataiku & CO
Développement d’une suite d’agents IA pour améliorer l’expérience utilisateur et la productivité sur la plateforme Dataiku DSS.
Flow, Scenarios & Orchestration
Agents IA dédiés à l’optimisation, l’analyse et la documentation automatique des flux Dataiku.
Data Quality & Analysis
Agents de contrôle qualité et d’analyse statistique des données DSS.
Coding & Development
Outils IA pour assister les développeurs dans la création et la maintenance de code DSS.
Administration, Gouvernance & Compliance
Agents IA pour la sécurité, la conformité et la gestion des coûts sur DSS.
Meta & Next-GeN
Développement d’agents capables de générer, orchestrer et former d’autres agents IA.
Migration & Integration
Agents d’automatisation pour la migration entre systèmes d’analyse de données.
Column Lineage & Statistics
Agents d’analyse avancée de la traçabilité et de la transformation des données.
Webapp-Constructing Agent
Agent IA capable de transformer un dataset et un prompt en application web interactive
Méthode AI Factory Hexateam
Idéation avec le métier
(atelier d’opportunités IA)
POC rapide
(1 à 3 semaines)
MVP industrialisable
(sécurité, droits, logs)
Déploiement & MLOps
(sur Azure / GCP / AWS / Data IKU selon le client)
Technologies & écosystème
LLM open source + hébergés (selon contraintes client)
Intégration avec les plateformes cloud (AWS, Azure, GCP, DataIKU)
Outils de MLOps / monitoring
Connecteurs data (pour le RAG)
Cas d’usage que l’on travaille au lab
Project 1 – ASK Dataiku & CO
Développement d’une suite d’agents IA pour améliorer l’expérience utilisateur et la productivité sur la plateforme Dataiku DSS.
Learning, Adoption & Support : Q&A Copilot, Recipe Explainer, Onboarding Coach — IA d’assistance pour la formation, la documentation et la migration (SAS, Alteryx, Excel).
Troubleshooting & Self-Healing : Fix-It Agent, Bug-Fix Generator, Self-Healing DSS Agent — agents de diagnostic et de correction automatisée pour les environnements DSS.
- Durée moyenne : 2 à 10 semaines
- Effort : 15–50 j/h par agent
- Quick & medium complexity
Project 2 – Flow, Scenarios & Orchestration
Agents IA dédiés à l’optimisation, l’analyse et la documentation automatique des flux Dataiku.
Flow Optimizer, Conversational Flow Builder, Auto-Documenter — amélioration de la performance et de la traçabilité des pipelines Data.
- Durée : 6–12 semaines
- Effort : 40–60 j/h
- Complexité élevée – analyse de graphes & APIs profondes
Project 3 – Data Quality & Analysis
Agents de contrôle qualité et d’analyse statistique des données DSS.
Data Quality Inspector, Bias Checker, What-If Simulator, EDA Agent — détection de biais, génération automatique de rapports et exploration de datasets.
- Durée : 4–8 semaines
- Effort : 25–40 j/h
- Complexité moyenne – exploitation des APIs DSS + LLM summarization
Project 4 – Coding & Development
Outils IA pour assister les développeurs dans la création et la maintenance de code DSS.
Context-Aware Coding Copilot, Unit Test Generator, Documentation Generator — génération automatique de code, tests et documentation.
- Durée : 6–14 semaines
- Effort : 40–65 j/h
- Nécessite intégration profonde avec les environnements DSS
Project 5 – Administration, Gouvernance & Compliance
Agents IA pour la sécurité, la conformité et la gestion des coûts sur DSS.
Admin Guardian, Governance Auditor, Security Copilot, Cost Optimizer — surveillance proactive et automatisation des bonnes pratiques.
- Durée : 3–8 semaines
- Effort : 20–35 j/h
- Complexité faible – exploitation directe des APIs DSS
Project 6 – Meta & Next-Gen
Développement d’agents capables de générer, orchestrer et former d’autres agents IA.
Agent Architect, Prompt Mentor, Agent Orchestrator, Marketplace Curator — un socle d’intelligence distribuée “agents for agents”.
- Durée : 8–16 semaines
- Effort : 50–80 j/h
- Projet différenciateur & stratégique
Project 7 – Migration & Integration
Agents d’automatisation pour la migration entre systèmes d’analyse de données.
SAS-to-DSS Translator, Alteryx Flow Importer, Legacy Migrator — conversion et intégration automatisées des workflows existants.
- Durée : 12–20 semaines
- Effort : 70–120 j/h
- Complexité très élevée – parsing & mapping avancé
Project 8 – Column Lineage & Statistics
Agents d’analyse avancée de la traçabilité et de la transformation des données.
Column Lineage Agent, Row-Level Backtrace — suivi des transformations et génération de statistiques de flux.
- Durée : 10–16 semaines
- Effort : 70–90 j/h
- Complexité forte – nécessite base graph et fingerprinting
Project 9 – Webapp-Constructing Agent
Agent IA capable de transformer un dataset et un prompt en application web interactive.
Data-to-App Builder — génération automatique d’apps analytiques via LLMs et interfaces dynamiques.
- Durée : 12–18 semaines
- Effort : 90–120 j/h
- Projet cutting-edge – IA + génération d’interfaces UI automatisées
