Vos données sont-elles prêtes pour l’IA ? Vérifiez ces 4 propriétés

De mauvaises données donnent plus vite de mauvais résultats

Un assistant, modèle prédictif ou workflow dépend des informations reçues. Doublons clients, prix dépassés et procédures contradictoires ne deviennent pas corrects grâce à l'IA.

Commencer par un cas

Inventoriez seulement les données nécessaires au processus choisi. Pour préparer un devis : produits, règles tarifaires, clients et conditions. Un grand nettoyage de toute l'entreprise est rarement nécessaire pour un pilote.

Contrôler quatre propriétés

Ajoutez version, source et date aux documents importants. Retirez les anciennes copies de la source active.

Minimiser les données personnelles

N'utilisez que le nécessaire, anonymisez les tests et limitez l'accès. Définissez lieu de traitement, durée des journaux et procédures de correction lorsque pertinentes.

Construire un test représentatif

Sélectionnez des exemples normaux, difficiles et exceptionnels et notez le résultat correct. Réutilisez la même série après chaque changement de modèle, consigne ou source.

Rendre les erreurs visibles

Ajoutez sources, seuils de confiance et file de validation humaine. Surveillez les informations souvent manquantes afin d'améliorer aussi le processus métier.

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