Dernière mise à jour le 20 juillet 2026
Paramètres d'un dataset
Informations, schéma, permissions et historique d'un dataset existant
Une fois un dataset créé, tout ce qui le définit se retrouve à un seul endroit : l'onglet Paramètres.
Informations
Le nom, le propriétaire et le mode de synchronisation se modifient ici. Un changement de mode de synchronisation ne prend effet qu'à la prochaine synchronisation, pas rétroactivement.
Pour les datasets créés depuis une connexion, vous pouvez aussi modifier les fréquences de synchronisation automatique depuis cette section.
Schéma
Ajoutez, modifiez ou supprimez des colonnes après création — les mêmes options qu'à la création (unique, identité, sensible, indexé, nullable) restent disponibles ici.
Supprimer une colonne supprime aussi les données qu'elle contient, sur toutes les lignes. Cette action ne se rattrape pas avec un « Annuler ».
Le schéma d'un dataset importé depuis une connexion ne peut pas être modifié après création. Pour changer la structure, il faut recréer le dataset depuis la connexion.
Permissions
Deux niveaux de contrôle :
- Accès par défaut — s'applique à tous les membres de l'organisation
- Exceptions utilisateur — remplacent l'accès par défaut pour une personne en particulier
Le propriétaire garde toujours son accès, même si vous oubliez de le lister dans les exceptions — un bon filet de sécurité pour ne pas se verrouiller soi-même dehors.
Historique
Chaque synchronisation est journalisée avec sa date, sa durée et son statut (succès ou échec) — utile pour vérifier que tout tourne comme prévu sans avoir à interroger quelqu'un.
Consultez cet onglet avant de tirer des conclusions sur des données qui semblent datées.
Métadonnées
Une description libre du dataset, des tags, et une description par colonne — que vous pouvez écrire à la main ou générer automatiquement via Regénérer les métadonnées via IA.
Les métadonnées sont essentielles pour obtenir des réponses justes avec les agents : elles aident le moteur de recherche (RAG) à identifier les colonnes pertinentes face à une question en langage naturel.
Si une colonne est très spécifique à un métier, la génération automatique par IA produira souvent une description vague — peu de contexte pour le RAG. Exemple : une colonne statut_tpi_99 pourrait être décrite comme « Code de statut système », alors que le sens métier réel est « Exemption de franchise pour arrêt de travail ». Face à la question « Un client en arrêt maladie paye-t-il la franchise ? », le retriever ignore la colonne et l'agent génère une réponse erronée. Prenez le temps de rédiger ou corriger les métadonnées des colonnes métier.
Pratique pour documenter un dataset importé en vitesse et jamais réellement décrit depuis. Cinq minutes pour transformer un tableau anonyme en quelque chose de compréhensible par toute l'équipe — et par vos agents.
Administration
Cette section regroupe les actions de gestion avancées du dataset :
Synchronisation et indexation
- Tout synchroniser — relance une synchronisation complète depuis la source (datasets connectés)
- Indexation seule — réindexe le dataset pour les agents, sans recharger les données depuis la source
- Regénérer les métadonnées — relance la génération automatique des descriptions de colonnes via IA
La date de dernière synchronisation s'affiche sous ces actions.
Données et suppression
- Vider les données — supprime toutes les lignes du dataset tout en conservant le schéma et les métadonnées
- Supprimer le dataset — envoi en soft delete : récupérable depuis l'onglet Supprimés du catalogue, avant une suppression définitive (hard delete)
Une suppression définitive (hard delete) est irréversible — toutes les données et métadonnées associées sont perdues.
Pour évaluer la fiabilité des données (complétude, anomalies, outliers), consultez l'onglet Audit qualité. Le journal d'audit organisation, qui trace les actions utilisateur, est accessible depuis Organisation ou la vue globale.
Concepts liés
- Accès par défaut vs exception utilisateur : deux niveaux de permissions, le second prioritaire sur le premier
- Métadonnées : les descriptions associées au dataset et à ses colonnes, distinctes du schéma technique (types, contraintes)
- Soft delete : suppression réversible depuis l'onglet Supprimés
- Hard delete : suppression définitive et irréversible