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AUDIT DATA

"Si l’IA est un moteur, les données demeurent le carburant.."

Quelles sont les étapes d’un déploiement de projet IA ?

Vue architecturale

Collecte et Inventaire des Données :

Identification des sources de données internes et externes
Inventaire des types de données disponibles (structurées, semi-structurées, non structurées)
Hébergement de la données (Cloud, On Premise)
Évaluation de la qualité des données disponibles

Analyse de la Qualité des Données :

Vérification de la complétude, de la cohérence, et de la précision des données
Identification des doublons, des valeurs manquantes et des anomalies
Évaluation de la fréquence et de l'actualité des mises à jour de données

Vue architecturale

Évaluation de la Gouvernance des Données :

Analyse des politiques et procédures en place pour la gestion des données
Vérification de la conformité aux réglementations européennes en matière de protection des données (RGPD, CCPA, etc…)
Évaluation des rôles et responsabilités des parties prenantes dans la gestion des données

Vue architecturale

Analyse des Capacités Technologiques :

Évaluation de l'infrastructure existante pour le stockage et le traitement des données
Identification des outils et technologies utilisés pour la gestion des données
Évaluation des capacités en termes de scalabilité et de performance

Évaluation des Compétences et des Ressources Humaines :

Analyse des compétences disponibles en interne pour la gestion et l'analyse des données
Identification des besoins en formation et en recrutement pour le projet IA
Évaluation de la disponibilité des ressources humaines pour soutenir le projet

Identification des Objectifs et des Cas d'Usage :

Clarification des objectifs commerciaux et opérationnels du projet IA
Identification et priorisation des cas d'usage potentiels pour l'IA
Évaluation de la faisabilité et de l'impact attendu des cas d'usage identifiés

Vue architecturale

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