Gérer les données d'un projet IA

• Qualifier les données nécessaires à un projet d’intelligence artificielle
• Organiser la collecte, la qualité et la protection des données
• Définir les responsabilités et les règles de gouvernance des données

Chefs de projet IA, data managers, DSI, responsables métier

Notions sur les données de l’entreprise et sur l’IA générative

• Définir les données utiles à l’objectif d’un projet d’IA
• Inventorier les sources internes et externes disponibles
• Évaluer la qualité, la complétude et la fraîcheur des données
• Identifier les données personnelles et les contraintes du RGPD
• Organiser le nettoyage et la préparation des jeux de données
• Repérer les biais présents dans les données d’apprentissage
• Définir les droits d’accès et les règles de confidentialité
• Documenter l’origine et le cycle de vie des données utilisées
• Désigner les responsables de données et les circuits de décision
• Mettre en place des contrôles de qualité tout au long du projet

• Auditer la qualité d’un jeu de données issu d’un service métier
• Repérer les données personnelles dans un cas d’usage d’IA
• Rédiger les règles d’accès et de conservation des données

• Check list de qualité des données avant un projet d’IA
• Modèle de fiche d’identité d’un jeu de données de projet IA
• Guide des rôles et des responsabilités autour des données