Votre organisation est prête pour l'IA. Mais vos données le sont-elles ?
L'étude Gartner* a révélé que seulement 4 % des organisations sont préparées - utilisez notre liste de contrôle rapide pour évaluer votre Préparation l'IA.
Où vous situez-vous sur l'échelle de Préparation données d'IA ?
La liste de contrôle d'Actian sur la Préparation données d'IA a été élaborée pour aider les organisations à déterminer leur Préparation à l'adoption de l'IA. Il s'agit des questions fondamentales que vous devez poser et auxquelles vous devez répondre avant d'investir dans des initiatives d'IA.
Engagez les bonnes conversations avec les bons interlocuteurs
Voyez comment chaque équipe (utilisateurs métier, data scientists, développeurs IT, ingénieurs data, responsables de la gouvernance des données et analystes métier) doit collaborer pour définir les cas d’usage, préparer les données, garantir leur qualité, respecter les réglementations, et bien plus encore.
Définissez des normes et des politiques de qualité des données
Gérez les volumes de données, optimisez l’apprentissage automatique selon les cas d’usage, et assurez l’exactitude et la qualité de l’ensemble des données. Évitez l’entrée de données de mauvaise qualité en amont et évaluez les risques liés à leur utilisation.
Anticipez la gestion du cycle de vie de la qualité des données
Tenez compte de l’évolution constante des cas d’usage et des ensembles de données pour garantir une flexibilité optimale. Étendez les contrôles de qualité aux pipelines, réalisez des tests de préparation, évaluez le coût d’une préparation insuffisante et suivez l’évolution de la qualité des données dans le temps.
Élaborez une stratégie équilibrée
Examinez les avantages et les inconvénients d'une adoption trop rapide ou trop lente de l'IA, en pesant les risques et les coûts liés au remaniement des flux de travail, au retard sur les concurrents et à l'automatisation des décisions fondées sur des données erronées. Voir l'importance de la Préparation données.
Liste de contrôle pour Préparation IA
Télécharger le "Liste de contrôle pour Préparation données d'IA"
Les meilleurs leaders misent sur la préparation des données pour exploiter l’IA
Trois stratégies pour réussir la checklist de préparation des données.
Misez sur la qualité et la propreté des données
Des données de mauvaise qualité peuvent engendrer des résultats biaisés, des prédictions inexactes et, au final, une perte de confiance dans les systèmes d’IA. Pour y remédier, mettez en place des pipelines de nettoyage robustes capables de traiter les valeurs manquantes, les données aberrantes et les incohérences.
Priorisez la gouvernance et la traçabilité des données
Un cadre de gouvernance données solide garantit que les données sont exactes, cohérentes et utilisées de manière responsable tout au long de leur cycle de vie. Il doit définir les rôles et responsabilités, établir des règles d’utilisation des données et assurer la conformité avec les réglementations en vigueur.
Vérifiez l’exactitude des données d’apprentissage
Un processus rigoureux de vérification et de validation de vos données d’apprentissage ne se limite pas à leur justesse factuelle, mais s’assure aussi que ces données sont représentatives et exemptes de biais historiques. Mettez en œuvre une approche en plusieurs couches pour garantir la fiabilité de vos données.
Les réussites se construisent avec Actian
« Actian est un élément clé de notre infrastructure. Sans cette solution, nous ne pourrions pas automatiser et traiter efficacement nos opérations bancaires. »
Découvrez les solutions Actian de qualité et de gouvernance des données
Les données prêtes pour l'IA sont permanentes et continues. Ne laissez pas la mauvaise qualité des données ou le manque de confiance être les maillons faibles de votre stratégie d'IA. Les experts d'Actian peuvent vous aider à établir la bonne base de données afin de libérer le plein potentiel de vos données pour les applications d'IA.
En savoir plus
(c'est-à-dire sales@..., support...).
* Source : Gartner, We Shape AI, AI Shapes Us : 2023 IT Symposium/Xpo Keynote Insights, par Mary Mesaglio, Don Scheibenreif, Hung LeHong, Rita Sallam, 16 octobre 2023. GARTNER est une marque déposée et une marque de service de Gartner, Inc. et/ou de ses filiales aux États-Unis et dans le monde. Tous les droits sont réservés.