LEMNISCATEDonnées et IA
Pourquoi l’intelligence artificielle commence par des données fiables
Une synthèse méthodologique sur la qualité, la traçabilité et la gouvernance nécessaires avant tout projet d’IA.
Résumé
L’adoption d’un outil d’intelligence artificielle ne corrige pas automatiquement les incohérences présentes dans les données.
Principes
Une préparation responsable repose sur l’identification des sources, la définition des propriétaires, la documentation des transformations et la gestion des accès.