IESEG
Problème
Automatisation des données : données éparses
L’absence d’'automatisation des données bloque la visibilité, multiplie les doublons et ralentit chaque requête métier. Les équipes consolident manuellement des sources hétérogènes ; la qualité chute et la prise de décision dérive.
Solution
Pipeline IA pour l’automatisation data
L’initiative déploie un socle unifié pour fiabiliser et enrichir la base alumni. Airbyte extrait les flux ; BigQuery stocke et dbt modèle les jeux de données. GPT-4 classe les changements, Sentence-BERT déduplique. APIs LinkedIn / Sales Navigator alimentent l’enrichissement temps réel. n8n déclenche la mise à jour automatique
Résultats
Accélérer la fiabilité des données alumni
Les indicateurs clés révèlent un bond de productivité et une fiabilité quasi totale.
Réduction doublons
Le taux de doublons chute de 18 % à 0,8 %, confirmant la robustesse du modèle d’embedding
Gain productivité
Les mises à jour passent de 20 minutes à 45 secondes grâce aux webhooks LLM, économisant 36 heures par mois
Hausse fiabilité profils
La proportion de profils à jour grimpe de 62 % à 95 %, validée par un audit interne
Contexte
IESEG gère une communauté de plus de 20 000 anciens élèves dont les parcours évoluent constamment. Les services internes disposent de sources multiples, souvent redondantes, rendant difficile la consolidation rapide des profils. Le projet d’automatisation des données vise à fournir un référentiel unique, fiable et partagé ouvrant l’accès aux informations alumni en temps quasi réel.
Problématique
Les fichiers existants sont incomplets, contiennent des doublons et ne reflètent pas les trajectoires professionnelles les plus récentes. Les mises à jour manuelles mobilisent des ressources élevées et retardent l’exploitation des signaux carrière.
Pain points
- Données dispersées entre plusieurs bases, absence de vision unique
- Taux élevé de doublons et champs obsolètes
- Mise à jour lente, dépendante d’opérations manuelles
- Incapacité à détecter automatiquement les changements de poste
- Décisions retardées pour les services relations alumni et carrières
- Difficulté à mesurer l’efficacité et le ROI des actions réseau
Solution
IESEG a déployé une stratégie d’automatisation des données articulée autour d’un pipeline de données cloud, d’outils NoCode et de modules IA pour assurer un enrichissement automatique et sans interruption des profils alumni.
- Stack unifiée : Airbyte pour les extractions, BigQuery comme entrepôt, dbt pour la modélisation, le tout orchestré sur Google Cloud.
- Collecte LinkedIn : crawler propriétaire + API Sales Navigator ; classification des changements de poste par GPT-4 ; webhooks n8n déclenchant la mise à jour en moins de 15 minutes.
- Nettoyage & déduplication : modèle d’embeddings Sentence-BERT détectant similitudes > 0,92 ; fusion automatique des doublons.
- Workflows IA : Vertex AI effectue l’enrichissement sémantique (compétences, secteurs) ; règles de qualité Great Expectations avant chaque chargement.
- Diffusion temps réel : PostgreSQL read-replica exposé via Hasura GraphQL ; dashboard Retool pour les équipes carrières ; alerting Slack sur signaux carrière clés.
« 72 % des organisations déclaraient déjà utiliser l’IA début 2024 » — McKinsey, The State of AI 2024 (McKinsey & Company)
« 42 % des entreprises de plus de 1 000 salariés exploitent des cas d’usage IA en production » — IBM, Global AI Adoption Index 2024 (newsroom.ibm.com)
Résultats
« Nous disposons enfin d’une base fiable et vivante qui alimente nos actions en temps réel. » — Lucie Martin, Responsable Alumni, IESEG
La modernisation a réduit les doublons à un niveau négligeable, accéléré les mises à jour quasi temps réel et libéré l’équivalent d’une semaine-homme par mois pour les équipes carrières. La base unifiée expose désormais des données fiables à 95 %, ce qui renforce la personnalisation des programmes alumni et la prospection entreprise. Le monitoring automatisé des changements de poste alimente des alertes exploitées par trois services internes. IESEG dispose ainsi d’un référentiel robuste aligné sur les standards RGPD et extensible à d’autres cohortes d’étudiants.
Selon Gitnux Insights 2025, 80 % des initiatives de gestion de données reposaient déjà sur l’IA pour l’automatisation en 2024
Enseignements clés
- Formaliser un pipeline data versionné pour tracer chaque transformation.
- Définir des règles de qualité rigides et automatiser les corrections.
- Isoler les sources critiques ; contrôler la fréquence d’extraction pour réduire la latence.
- Généraliser les webhooks pour déclencher la <strong>mise à jour automatique</strong> dès détection de changement.
- Mettre à jour les embeddings tous les six mois afin de maintenir la pertinence de la déduplication.
Prochaines étapes
Renforcer l’architecture de automatisation des données en passant la validation Great Expectations en mode blocking, étendre la couverture LinkedIn à de nouveaux pays et intégrer une couche de scoring prédictif pour qualifier les signaux carrière. Un audit RGPD complétera la documentation technique, tandis qu’un sprint dédié consolidera la gouvernance et la gestion de données multi-entités.
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