Un modèle d’IA ne fait que refléter les données qu’on lui fournit. Des doublons, des champs vides ou des formats incohérents se traduisent directement par des résultats peu fiables.
Évaluer la maturité de vos données
Commencez par recenser vos sources, leurs propriétaires et leur fréquence de mise à jour. Mesurez ensuite quelques indicateurs simples : taux de complétude, doublons, cohérence entre systèmes.
Mettre en place une gouvernance légère
- Nommer un responsable par grand domaine de données.
- Définir des règles de saisie partagées.
- Automatiser les contrôles de qualité.
Ces actions, souvent modestes, améliorent à la fois vos projets d’IA et le pilotage quotidien de l’entreprise.