Énergie
Une prévision de consommation régionale, prête chaque matin
Températures et consommation régionale réunies dans un modèle de thermosensibilité, recalculé chaque matin.
Cas d’usage
Sept scénarios de bout en bout, de la source au résultat en production, sur votre infrastructure. Chacun décrit le défi, les étapes, ce que vous obtenez, ce qui reste chez vous et les capacités qu’il mobilise de graal Data Platform et de graal Agentic Platform — et chacun peut devenir votre pilote.
Scénarios types
Connecteurs, pipelines, lakehouse, notebooks, modèles, agents : chaque cas indique les capacités qu’il mobilise, de la Data Platform, de l’Agentic Platform, ou des deux.
Énergie
Températures et consommation régionale réunies dans un modèle de thermosensibilité, recalculé chaque matin.
Industrie
Anticiper les pannes à partir des capteurs, et alerter avant l’arrêt.
Secteur public
Interroger vos documents internes avec un modèle hébergé chez vous, et des réponses qui citent leurs sources.
Assurance
Repérer les dossiers atypiques et expliquer chaque score.
Recherche
Faire d’un notebook un job planifié, gouverné et suivi.
Transverse
Des agents gouvernés exploitent les runs de la Data Platform, avec validation humaine avant toute écriture.
Transverse
Migrer depuis Saagie, Hadoop ou un SaaS en reprenant vos jobs Python et Spark.
Transverse
Des agents préparent arrivées et départs ; les accès sensibles attendent une validation humaine.
Méthode
Un cas choisi avec vous, joué sur vos données et dans votre infrastructure. Vous décidez ensuite, sur pièces.
Semaine 1
Cadrage
Un cas d’usage, des critères de succès écrits.
Semaines 2–3
Installation
graal installé sur votre infrastructure.
Semaines 4–7
Le cas, de bout en bout
Sur vos données, avec vos équipes.
Semaine 8
Restitution
Résultats, code livré et décision.
Un cas d’usage de bout en bout, sur vos données, dans votre infrastructure, en 8 semaines.