Démo
Du pipeline à l’agent IA, en quatorze minutes
Sept étapes, sur des données ouvertes de consommation d’électricité et de température : de la donnée brute au job qu’un agent IA crée, lance et planifie sous vos règles.
Le scénario
Sept étapes
Le même parcours que celui d’un projet réel, en accéléré.
01 · 1 min
La plateforme, chez vous
graal installé sur un cluster Kubernetes, sans droit d’administration : ce que votre équipe plateforme verra, objet par objet.
02 · 1 min
Entrer par votre SSO
Connexion unique sur votre annuaire, à un écran de connexion aux couleurs de votre organisation.
03 · 3 min
Dessiner, puis exporter
Un pipeline dessiné dans l’éditeur low-code réunit consommation et températures ; l’export rend un code PySpark lisible, qui vous appartient.
04 · 2 min
Passer en production
Le job tourne et ses logs défilent en direct ; un workflow le planifie ensuite chaque matin.
05 · 2 min
Trouver et interroger
La table apparaît au catalogue, répond en SQL avec Trino, puis s’ouvre dans un notebook Jupyter.
06 · 2 min
Mesurer le modèle
Une régression de la consommation sur la température : deux entraînements comparés avec le client MLflow.
07 · 3 min
Déléguer, puis gouverner
Claude, par MCP, crée, lance et planifie un job sous un compte de service ; chaque appel s’affiche en direct. Puis les rôles, l’audit et les coûts du projet.
Les données
Des données ouvertes, publiques et vérifiables
La consommation régionale d’électricité (éCO2mix, consolidée et définitive) et la température quotidienne régionale, publiées sous Licence Ouverte v2.0. Source : RTE et Weathernews France via ODRÉ.
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Le pilote de 8 semaines mène un cas d’usage de bout en bout, dans votre infrastructure.