Assistant BI conversationnel (Text-to-SQL) avec couche sémantique gouvernée pour le self-service analytics

Référence

MC06_2026

Objectif

Permettre aux utilisateurs métier d’interroger un DWH en langage naturel dans un cadre gouverné et sécurisé. Le projet couvre la construction d’une couche sémantique, la traduction des questions en SQL par un LLM, la validation syntaxique et sémantique, les garde-fous de lecture seule, les droits et la sécurité par ligne, la limitation du coût, le masquage des données, la restitution graphique et la mesure de la précision avec amélioration par feedback.

Profil recherché

Ingénieur en BI, Data Engineering, Data Science ou IA. SQL avancé, Python et notions de LLM.

Technologies

Python, Ollama/vLLM, LangChain/LangGraph, PostgreSQL ou SQL Server, dbt/Cube, Superset ou Power BI, FastAPI. 1 stagiaire.