Gouvernance et fiabilité des données financières pour l'IA

• Définir les exigences de qualité des données financières pour l’IA
• Mettre en place une gouvernance claire des données de la finance
• Réduire les risques d’erreur, de biais et de non-conformité

DAF, directeurs financiers, data managers, contrôleurs de gestion

Connaissance des systèmes d’information financiers de l’entreprise

• Comprendre pourquoi la qualité des données conditionne l’IA
• Définir les critères de fiabilité : exactitude, complétude, traçabilité
• Cartographier les sources de données de la fonction finance
• Identifier les données maîtres : tiers, plan de comptes, produits
• Mettre en place des règles de contrôle et de nettoyage des données
• Désigner les responsables de données et préciser leurs rôles
• Documenter l’origine et les transformations des données
• Encadrer les droits d’accès et la confidentialité des informations
• Évaluer les risques de biais et d’erreurs d’un modèle d’IA
• Piloter la qualité par des indicateurs et des revues régulières

• Évaluer la qualité d’un extrait de données comptables
• Désigner les responsables des données maîtres de la finance
• Définir cinq indicateurs de qualité des données à suivre

• Modèle de charte de gouvernance des données financières
• Check list de contrôle de la qualité des données financières
• Fiche repère des rôles dans la gouvernance des données