La GenBI — Business Intelligence générative — laisse n’importe qui poser une question à ses données en langage naturel et recevoir une réponse, un tableau ou un graphique. La promesse est forte ; le danger l’est tout autant : un LLM peut produire une réponse plausible mais fausse. En décision, c’est inacceptable. Voici comment encadrer la GenBI.
Ne pas laisser le LLM inventer les chiffres
Le LLM ne doit pas « connaître » vos données : il doit générer une requête (SQL ou appel à une couche sémantique) exécutée par le moteur, qui seul renvoie les chiffres. La règle d’or : le modèle traduit l’intention, la base fournit la vérité.
Une couche sémantique comme garde-fou
Définir en amont les métriques, dimensions et règles de calcul (qu’est-ce que le « chiffre d’affaires net » ?) évite que chaque question ne réinvente la logique métier. La couche sémantique borne l’espace des réponses possibles et garantit la cohérence d’un utilisateur à l’autre.
Rendre chaque réponse vérifiable
- Afficher la requête générée et les sources utilisées.
- Permettre de rejouer la question et d’obtenir le même résultat (déterminisme).
- Signaler explicitement quand la question sort du périmètre couvert.
Mesurer la fiabilité, pas seulement l’usage
Un jeu de questions de référence, avec réponses attendues, permet de suivre le taux d’exactitude dans le temps et à chaque évolution (modèle, schéma, prompt). Sans cette mesure, on déploie à l’aveugle.
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