D'abord le modèle de vos données, ensuite les agents
Un agent ne vaut que ce que vaut le modèle de données sur lequel il s'appuie. Pyl.Tech unifie vos données et leur donne des définitions communes, partagées par le métier et par l'IA, puis met vos agents en production, sur des seuils fixés avant le build.
Plateforme data et modèle sémantique : le modèle de votre entreprise, partagé par le métier et l'IA
Vous voulez que vos tableaux de bord et vos agents donnent la même réponse à la même question.
Nous unifions vos données dans BigQuery et les transformons avec Dataform. Puis nous construisons une couche sémantique unique : vos définitions, vos indicateurs et vos règles, décrits une seule fois en LookML et utilisés par les tableaux de bord comme par les agents.
Autour de ce modèle, nous installons le catalogue, la gouvernance, la qualité et le MDM, ainsi que la recherche vectorielle qui permet à vos agents d'y trouver la bonne information.
Vos sources réunies dans BigQuery
Transformées avec DataformLe modèle de votre entreprise
DéfinitionsIndicateursRèglesLookMLTableaux de bord
Agents
Notre conviction : un agent ne vaut que ce que vaut ce modèle.
Ce que ça change pour vous
- Une seule définition de chaque indicateur, pour le métier comme pour l'IA.
- Des données de référence fiables, gouvernées et documentées dans un catalogue.
- Un socle prêt pour vos agents, sans reconstruire la donnée à chaque projet.
Technologies
- BigQuery
- Dataform
- Knowledge Catalog
- Couche sémantique Looker
- Recherche vectorielle BigQuery et AlloyDB
Legacy Data Exit : votre ancien système éteint à la date prévue
Votre entrepôt, votre BI ou votre base legacy a une date d'extinction contractuelle : la sortie doit être terminée avant.
Nous organisons la sortie en trois lots possibles : les entrepôts (Teradata, Synapse, SAP BW vers BigQuery), la BI (Qlik et autres outils vers Looker) et les bases (Oracle, SQL Server vers AlloyDB ou Cloud SQL).
Votre parc est d'abord mesuré outil par outil. Les lots sont ensuite ordonnés par le graphe de dépendances, et la parité est prouvée avant chaque bascule : on ne coupe l'ancien système qu'une fois les mêmes résultats obtenus sur le nouveau.
Ce que ça change pour vous
- Une date d'extinction tenue, planifiée à partir de votre parc réel.
- Aucune bascule sans preuve de parité : vos équipes retrouvent les mêmes chiffres.
- Vos données arrivent directement sur la plateforme qui alimentera vos agents.
La preuve par l'exemple : chez IDEX, l'extinction de Qlik est fixée au 30 juin 2027.
Technologies
- BigQuery
- BigQuery Migration Service
- Database Migration Service
- Dataform
- Looker
- AlloyDB
- Cloud SQL
AI-Dataviz et analytique conversationnelle : vos indicateurs, interrogés en langage naturel
Vous voulez que vos équipes métier trouvent seules la réponse à leurs questions, sans attendre un nouveau rapport.
Nous construisons vos tableaux de bord Looker et ouvrons les questions en langage naturel avec Conversational Analytics. Tout est branché sur le modèle sémantique de votre plateforme data : une réponse en langage naturel repose sur la même définition que le tableau de bord.
Nous accélérons la création des tableaux de bord avec le vibe Lookering, accompagnons l'adoption par vos équipes métier et gérons vos licences Looker.
Ce que ça change pour vous
- Vos équipes posent leurs questions en français et obtiennent une réponse chiffrée.
- Des réponses cohérentes avec vos tableaux de bord, car fondées sur les mêmes définitions.
- Des tableaux de bord réellement utilisés par les équipes métier.
Technologies
- Looker
- Conversational Analytics
Agents IA sur mesure : en production, sur des seuils fixés avant le build
Vos processus demandent plus qu'un assistant : plusieurs agents qui coopèrent, lisent vos documents et agissent dans votre SI.
Nous développons en pro-code des agents complexes (multi-agents, orchestration, intégrations au SI) sur Gemini Enterprise Agent Platform : ADK pour les construire, Agent Runtime pour les exécuter, Agent Search pour qu'ils trouvent la bonne information, Document AI pour lire vos documents.
Avant d'écrire la première ligne, nous fixons avec vous un jeu de référence et les seuils à atteindre. L'agent est évalué sur ce jeu, puis publié dans Gemini Enterprise, là où vos équipes travaillent déjà.
Bootcamp ADK
Bootcamp ADK
Jeu de référence et seuils
ADK, Agent Runtime, Agent Search, Document AI
Mesure sur le jeu de référence
Publication dans Gemini Enterprise
Ce que ça change pour vous
- Vous savez avant le build ce que l'agent devra réussir pour passer en production.
- Des agents intégrés à votre SI, qui agissent au lieu de seulement répondre.
- Vos équipes les retrouvent dans Gemini Enterprise, sans nouvel outil à adopter.
Technologies
- Gemini Enterprise Agent Platform
- ADK
- Agent Search
- Document AI
Agents relation client : vos clients servis par des agents, à la voix comme à l'écrit
Vous voulez répondre à vos clients à toute heure et sur tous les canaux, sans dégrader la qualité de la relation.
Avec Gemini Enterprise for Customer Experience, nous déployons des voicebots, des agents conversationnels et des parcours de recherche et de commerce conversationnel, appuyés sur Agent Search pour trouver la bonne réponse dans vos contenus.
Comme pour tous nos agents, nous démarrons par un MVP mesuré : un périmètre précis, des indicateurs fixés au départ, et une décision de passage à l'échelle fondée sur les résultats.
Ce que ça change pour vous
- Vos clients obtiennent une réponse immédiate, à la voix comme à l'écrit.
- Vos conseillers se concentrent sur les demandes qui ont besoin d'eux.
- Vos clients trouvent et achètent en posant simplement leur question.
Technologies
- Gemini Enterprise for Customer Experience
- Agent Search
FinOps IA : le coût de chaque usage, suivi et maîtrisé
Vous voulez savoir ce que vous coûte chaque usage de l'IA, et pouvoir le piloter.
Nous lisons votre facture d'IA en trois lignes (licences, accompagnement, consommation) et la ramenons à chaque usage : coût par agent, par cas d'usage et par équipe, qu'il s'agisse d'appels de modèles, de tokens ou de sièges Gemini Enterprise.
Nous posons les budgets et les alertes, vous aidons à choisir le modèle au bon prix et à arbitrer entre forfait, engagement et paiement à l'usage. Votre direction reçoit un tableau de bord mensuel.
Une facture en trois lignes, ramenée à chaque usage
Ce que ça change pour vous
- Le coût de chaque agent et de chaque cas d'usage, visible par équipe.
- Des budgets et des alertes qui préviennent les mauvaises surprises.
- Le bon modèle et la bonne formule d'achat pour chaque usage.
Technologies
- Cloud Billing (export BigQuery)
- Gemini Enterprise Agent Platform
- Gemini Enterprise
- Gemini Enterprise
FAQ
Questions fréquentes
Une question qui n'apparaît pas ici ? Nos experts vous répondent directement.
Trois formats d'entrée existent selon votre projet. Le cadrage outillé prépare votre plateforme data ou votre sortie d'un legacy, à partir de votre parc mesuré. Le MVP mesuré lance un premier agent, un agent de relation client ou un premier usage d'analytique conversationnelle, sur des indicateurs fixés au départ ; pour les agents sur mesure, il est précédé d'un bootcamp ADK. L'audit en 10 jours fait le point sur vos usages et vos coûts d'IA.
Parce qu'un agent ne vaut que ce que vaut le modèle de données sur lequel il s'appuie. Si « chiffre d'affaires » ou « client actif » n'ont pas la même définition partout, l'agent donnera des réponses différentes de vos tableaux de bord. Un modèle unique, gouverné et documenté, rend les réponses de vos agents cohérentes et vérifiables.
C'est l'endroit où vos définitions, vos indicateurs et vos règles de calcul sont décrits une seule fois, en LookML dans Looker. Les tableaux de bord comme les agents l'interrogent au lieu de recalculer chacun de leur côté : tout le monde lit le même chiffre.
Avant de développer l'agent, nous constituons avec vos équipes un jeu de référence : des cas réels avec la réponse attendue. Nous fixons ensemble le niveau de réussite à atteindre sur ce jeu. L'agent est évalué dessus à chaque itération et ne passe en production que lorsque les seuils sont atteints.
En partant du parc réel, mesuré outil par outil, plutôt que d'estimations. Le graphe de dépendances fixe l'ordre des lots, ce qui permet de planifier à rebours depuis la date d'extinction. Avant chaque bascule, la parité est prouvée : les résultats du nouveau système sont comparés à ceux de l'ancien.
Nous exportons votre facturation Google Cloud dans BigQuery et rattachons chaque dépense à un agent, un cas d'usage et une équipe : appels de modèles, tokens, sièges Gemini Enterprise. Budgets et alertes sont posés sur ces périmètres, et un tableau de bord Looker mensuel en rend compte à votre direction.
Prochaine étape
Des agents fondés sur un modèle de données solide.
Plateforme data, sortie d'un legacy ou premier agent : parlons de votre projet et du bon point de départ.