Audit de qualité des données pour l'IA

• Évaluer la qualité des données destinées aux usages d’IA
• Repérer les lacunes, doublons et incohérences bloquants
• Définir un plan d’amélioration de la qualité des données

Responsables des données, data engineers, responsables SI

Identifier les jeux de données visés par les projets d’IA

• Recenser les jeux de données utiles aux cas d’usage d’IA
• Cartographier leurs sources, leurs propriétaires et leurs flux
• Évaluer l’exhaustivité et l’exactitude des données collectées
• Détecter les doublons, valeurs manquantes et incohérences
• Contrôler la représentativité des données vis-à-vis des cas visés
• Analyser les règles de gestion et la documentation des données
• Vérifier les droits d’usage et les contraintes de confidentialité
• Mesurer l’effet de la qualité des données sur les résultats attendus
• Prioriser les corrections selon leur impact sur les projets
• Remettre un rapport d’audit complet et un plan de remédiation

• Cartographier les données et leurs sources avec vos équipes
• Mesurer la qualité et les écarts bloquants pour l’IA
• Remettre le rapport d’audit et le plan de remédiation

• Fiabilisez les données qui alimentent vos projets d’IA
• Évitez les échecs liés à des données incomplètes ou biaisées
• Priorisez vos efforts de nettoyage là où ils comptent