# Interroger ses données en langage naturel | aprestIA > Interroger ses données en langage naturel : posez une question en français, obtenez un chiffre vérifiable. Dès 3 300 € HT. Demandez un diagnostic offert Source : https://aprestia.fr/services/interrogation-donnees-langage-naturel [Accueil](https://aprestia.fr/) / [Services](https://aprestia.fr/services) / Data, analyse & prédictif Construire Data, analyse & prédictif # Interroger ses données en langage naturel, sans écrire de requête SQL Posez vos questions en français et obtenez le chiffre exact, avec la requête qui le prouve. - Data, analyse & prédictif - 3 300 – 7 700 € HT - Réalisation : 6 à 14 jours - Délai : 4 à 8 semaines - Forfait Interrogation de vos données en langage naturel En résumé Pilier Construire Catégorie Data, analyse & prédictif Réalisation 6 à 14 jours Délai 4 à 8 semaines Modèle Forfait 3 300 – 7 700 € HT prix affiché, devis ferme après le diagnostic Vérifiabilité — chaque réponse affiche sa requête et ses sources, testées sur des questions validées [Testez un assistant sur vos données](https://aprestia.fr/contact?intent=devis&service=interrogation-donnees-langage-naturel) [Réserver le diagnostic offert](https://aprestia.fr/contact) 45 minutes en visio, offertes, pour vérifier que ce service répond à votre situation. 01 ## Ce que fait ce service Le périmètre, en clair. Interroger ses données en langage naturel, c'est demander à votre outil « quelles ont été nos ventes par agence au dernier trimestre ? » et recevoir un tableau ou un graphique, sans passer par un analyste. aprestIA met en place un assistant relié à votre base ou à votre entrepôt de données, avec une couche sémantique qui définit vos termes métier : marge, client actif, impayé. Chaque réponse montre la requête utilisée et ses sources. Les droits d'accès existants sont respectés, et un jeu de questions-tests mesure la fiabilité avant la mise à disposition des équipes. Quel est le panier moyen des clients acquis l'an dernier, hors promotion ? Dans beaucoup d'entreprises, cette question attend plusieurs jours dans la file d'un contrôleur de gestion ou d'un service informatique déjà chargé. Interroger ses données en langage naturel supprime cette attente pour les demandes courantes : le responsable écrit sa question, l'assistant la traduit en requête, interroge la base et présente le résultat avec sa méthode de calcul. La qualité dépend surtout de la préparation. Sans définitions claires des termes métier, un modèle de langage invente une interprétation plausible mais fausse. C'est pourquoi une part importante du travail porte sur la couche sémantique et sur un jeu de questions de référence, dont nous mesurons le taux de réponses exactes avant toute ouverture aux utilisateurs. Ce n'est pas un outil qui décide à votre place, ni un moyen de contourner les droits d'accès : chacun voit uniquement ce qu'il a déjà le droit de consulter. Pour les analyses délicates, un analyste garde la main et relit la requête générée. Les données ne servent pas à entraîner un modèle public et restent hébergées dans l'UE. 02 ## Méthodologie 6 à 14 jours · 4 à 8 semaines 01 ### Étape 1 – Inventaire des questions (1 jour) recueil des cinquante questions que posent réellement vos directions, commerciaux et gestionnaires, avec la réponse attendue. 02 ### Étape 2 – Préparation des données (2 jours) choix des tables utiles, nettoyage minimal et rédaction du glossaire métier qui définit marge, client actif ou impayé. 03 ### Étape 3 – Couche sémantique (2 jours) modélisation des relations et des calculs autorisés, pour limiter le risque d'interprétation erronée. 04 ### Étape 4 – Assistant et garde-fous (3 jours) interface de questions, affichage de la requête, droits d'accès par profil et journalisation des demandes. 05 ### Étape 5 – Évaluation (2 jours) passage du jeu de questions-tests, mesure du taux de bonnes réponses et correction des cas ratés. 06 ### Étape 6 – Déploiement (1 jour) prise en main par les utilisateurs et consignes de maintenance du glossaire. 03 ## Points forts Ce qui distingue cette prestation. - Chaque réponse affiche la requête et les tables utilisées, pour qu'un analyste puisse la contrôler en quelques secondes. - Un jeu de questions de référence chiffre le taux de réponses exactes avant l'ouverture aux utilisateurs. - Le glossaire métier est rédigé avec vos responsables, car la fiabilité vient des définitions plus que du modèle. - Les droits d'accès de votre base sont repris à l'identique : personne ne voit plus de données qu'auparavant. - Les questions ambiguës déclenchent une demande de précision plutôt qu'une réponse approximative. 04 ## Livrables remis Ce que vous gardez à la fin. - Assistant de questions-réponses sur vos données - Glossaire métier et couche sémantique documentés - Jeu de questions-tests avec taux de réussite mesuré - Journal des questions posées et des requêtes générées - Guide de maintenance du glossaire - Session de formation des utilisateurs 05 ## Problèmes résolus Les situations où ce service sert. - Des demandes d'extraction qui attendent plusieurs jours dans la file du service informatique - Des dirigeants qui n'osent pas manipuler un outil de BI complexe - Des analystes qui passent leur temps sur des questions simples et répétitives 06 ## Cas d’usage Exemples illustratifs, sans client nommé. Groupe de négoce de 150 salariés : les directeurs d'agence demandent chaque semaine des extractions au contrôleur de gestion. Un assistant répond aux questions courantes et libère plusieurs heures hebdomadaires. Réseau de cliniques privées : la direction veut suivre le taux d'occupation et les délais de facturation sans solliciter le service informatique, avec des droits stricts par établissement. PME industrielle de 90 personnes : le responsable de production interroge en français les rebuts par ligne et par semaine, avec affichage de la requête pour que la qualité vérifie les chiffres. 07 ## Pour qui, et dans quelles conditions Public, tailles, secteurs et prérequis. Public visé Dirigeant de PME · Contrôleur de gestion · DSI · Responsable commercial Tailles d’entreprise PME · ETI Secteurs adaptés Négoce et distribution · Industrie · Santé privée · Services financiers · Transport et logistique Prérequis Une base de données ou un entrepôt accessible en lecture · Un référent métier pour rédiger le glossaire · Un service informatique qui accepte de valider les droits d'accès 08 ## Technologies mobilisées Les outils cités à titre indicatif : le choix se confirme au cadrage. - Python - SQL - PostgreSQL - dbt - Claude - Mistral - OpenAI - Metabase 09 ## Retour sur investissement Indicatif — le chiffrage se confirme sur vos volumes. Souvent, les demandes d'extraction courantes se réduisent nettement, ce qui libère de l'ordre de quelques heures par semaine pour l'analyste ou le contrôleur de gestion. Le gain varie selon le volume de questions posées et se précise en diagnostic. 10 ## Questions fréquentes Les réponses courtes. ### Un assistant qui interroge notre base peut-il se tromper de chiffre ? Oui, c'est le principal risque, surtout si les termes métier sont mal définis. Nous le réduisons par un glossaire, une couche sémantique et l'affichage de la requête. Un jeu de questions-tests mesure le taux de réponses exactes avant le déploiement ; aucun taux n'est garanti à l'avance. ### Faut-il envoyer nos données à un fournisseur d'IA américain ? Pas nécessairement. L'assistant peut n'envoyer au modèle que la structure des tables et la question, et non les lignes de données. Nous pouvons aussi utiliser un modèle européen ou hébergé dans l'UE. Le choix se fait selon la sensibilité de vos données et se documente dans votre registre RGPD. ### Quelle différence avec un tableau de bord Power BI classique ? Un tableau de bord répond aux questions prévues à l'avance. L'assistant répond à des questions nouvelles, formulées au moment où le besoin apparaît. Les deux se complètent : le tableau de bord pour le suivi régulier, l'assistant pour les demandes ponctuelles qui n'ont pas justifié un rapport dédié. ## Services liés [Construire · Data, analyse & prédictif Tableaux de bord de pilotage dopés à l'IA 2 750 – 6 600 € HT · 5 à 12 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/tableaux-de-bord-pilotage-ia) [Construire · Data, analyse & prédictif Nettoyage et fiabilisation de vos données 1 650 – 5 500 € HT · 3 à 10 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/nettoyage-fiabilisation-donnees) [Construire · Data, analyse & prédictif Plateforme de données centralisée pour PME 6 600 – 11 000 € HT · 12 à 20 jours Voir la fiche](https://aprestia.fr/services/plateforme-donnees-centralisee-pme) ## Testez un assistant sur vos données 3 300 – 7 700 € HT · 6 à 14 jours — diagnostic de 45 minutes offert pour vérifier le périmètre. Devis ferme ensuite. [Testez un assistant sur vos données](https://aprestia.fr/contact?intent=devis&service=interrogation-donnees-langage-naturel) [Voir les 200 services](https://aprestia.fr/services)