Comment préparer vos données pour tirer tout le potentiel de l’IA

L’intelligence artificielle fascine et promet de révolutionner nos métiers. Mais sans une base solide, ces promesses restent souvent lettre morte.

La clé du succès ? Des données fiables, propres et bien structurées.

Lors de cette session, nous répondrons à une question centrale :

Comment mieux préparer ses données pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA et booster la productivité de l’entreprise ?

Nous aborderons les bonnes pratiques, les erreurs à éviter, et les leviers concrets pour transformer vos données brutes en un véritable moteur de performance.

Un rendez-vous indispensable pour tous ceux qui souhaitent tirer parti de l’IA — dirigeants, responsables data, DSI, marketeurs, ou experts métiers.

💡 Pourquoi participer ?

• Vous comprendrez pourquoi la qualité des données conditionne la performance de l’IA.
• Vous repartirez avec des méthodes simples et des outils concrets pour fiabiliser vos données.
• Vous découvrirez des retours d’expérience réels et des indicateurs de succès mesurables.
• Vous saurez comment embarquer vos équipes et instaurer une gouvernance de la donnée durable.

🧭 Ordre du jour

1. Cadrage & enjeux

• Que signifie “préparer ses données pour l’IA” ?
• Normaliser, unifier, enrichir : les trois piliers d’une donnée exploitable.
• Pourquoi la qualité des données détermine le ROI des projets IA.

2. État des lieux dans les organisations

• Le paradoxe actuel : plus de données, mais pas toujours de meilleure qualité.
• Problèmes fréquents : silos, doublons, données obsolètes, RGPD…
• Vers une vision temps réel et un pilotage global de la donnée.

3. Méthodes et bonnes pratiques

• Étapes clés pour nettoyer, structurer et fiabiliser ses données.
• Méthodes souples et outils simples pour agir au quotidien.
• Comment mesurer la qualité des données et son impact.

4. Organisation et gouvernance

• Qui porte la responsabilité : IT, métiers ou gouvernance transversale ?
• Embarquer les collaborateurs et instaurer une culture de la donnée.
• Compétences internes vs accompagnement externe.

5. Productivité & cas d’usage

• Exemples concrets d’entreprises ayant boosté leur performance grâce à des données préparées.
• Comment calculer le ROI de la qualité de la donnée.

6. Perspectives & futur de la data

• IA générative, IA prédictive, automatisation du nettoyage : à quoi s’attendre demain.
• Les 20 % d’effort qui apportent 80 % du résultat.
• Comment se lancer dès aujourd’hui pour être prêt demain.