Réaliser la collecte, le stockage et la mise à disposition des données d’un projet en intelligence artificielle

Objectifs

Comprendre le rôle central des données dans la réussite d’un projet d’intelligence artificielle
Maîtriser les étapes de collecte, de structuration, de stockage et de diffusion des données pour l’IA
Identifier les outils et les bonnes pratiques pour garantir la qualité, la sécurité et l’accessibilité des données
Organiser une gouvernance efficace pour valoriser les données tout au long du cycle de vie du projet

Participants

Chefs de projet IA, data analysts, ingénieurs data, responsables SI, métiers contributeurs à des projets data/IA

Pré-requis

Connaissances générales en gestion de données ou en cycle de projet IA

Programme

Identifier les données nécessaires au projet en fonction de la problématique IA ciblée
Recenser les sources internes et externes : bases clients, capteurs, logs, open data, formulaires…
Structurer les processus de collecte : extraction, transformation, validation, horodatage
Choisir un mode de stockage adapté aux besoins : base relationnelle, data lake, cloud, stockage local
Assurer la qualité des données : complétude, cohérence, unicité, fraîcheur, traçabilité
Documenter les données pour faciliter leur usage : dictionnaire, origine, type, sens métier
Mettre en place des droits d’accès, des politiques de sécurité et de conformité RGPD
Prévoir la mise à disposition des données aux équipes IA via API, connecteurs ou interfaces low-code
Adapter les formats de données aux usages IA : tabulaires, texte, images, flux temps réel
Organiser les échanges entre équipes métier, data et IT pour anticiper les besoins
Mettre en œuvre une gouvernance des données claire : rôles, responsabilités, règles d’usage
Faciliter la réutilisation des données dans plusieurs projets grâce à une architecture modulaire
Suivre la performance du système de données tout au long du projet IA

Exercices pratiques

Cartographier les sources de données d’un projet IA donné
Choisir une solution de stockage adaptée à un cas d’usage IA
Rédiger une fiche de qualité et de gouvernance pour un jeu de données sensible
Simuler le partage sécurisé d’un jeu de données entre équipes projet

Aptibox

Modèle de plan de collecte et de stockage de données pour projet IA
Fiche repère des types de stockage et de leurs cas d’usage (SQL, NoSQL, data lake…)
Check-list de qualité et conformité des données avant entraînement d’un modèle
Guide de mise à disposition des données pour les équipes IA (accès, formats, outils)

Référence

IAF160

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
Suivi

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