Structurer votre stratégie Data-Driven pour l’IA

Conformité & Responsabilité
Durée: 1,5 jours
Paris
AI DRIVEN
Philippe Nieuwbourg
Spécialiste des données, Philippe Nieuwbourg conseille les entreprises, au travers de ses formations, de ses articles, et de missions d’accompagnement. Ses sujets de prédilection sont la gouvernance des données et de l’IA, la valorisation des actifs informationnels, et l’acculturation des entreprises aux data. Proche des métiers et des directions générales, mais également connaisseur des technologies, il construit, sur la base d’études de cas concrètes, les ponts entre les usages, les meilleures pratiques et les outils. voir plus
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Objectifs

  • Identifier les sources de données clés internes et externes de l’entreprise.
  • Évaluer la qualité, la disponibilité et la gouvernance des données.
  • Définir les rôles et responsabilités d’une gouvernance data
    (Data Owner, Steward, Analyst).
  • Mettre en place une stratégie de collecte et de valorisation des données pour les cas d’usage IA.
  • Construire une feuille de route “Data readiness” pour préparer les projets IA
    (infrastructure, RGPD, qualité).

Programme

1. Diagnostic de la maturité data

  • Identifier les sources de données clés internes et externes de l’entreprise.
  • Évaluer la qualité, la disponibilité et la conformité des données existantes.
  • Analyser les forces et limites de la gouvernance actuelle (silos, doublons, sécurité).

2. Structuration et gouvernance de la donnée

  • Définir les rôles et responsabilités : Data Owner, Data Steward, Analyst.
  • Élaborer une charte de gouvernance et un modèle d’organisation data.
  • Garantir la conformité RGPD et la traçabilité des jeux de données.

3. Valorisation et préparation des données IA

  • Concevoir une stratégie de collecte, d’intégration et de nettoyage des données.
  • Prioriser les cas d’usage IA selon la disponibilité et la qualité de la donnée.
  • Construire une feuille de route “data readiness” intégrant qualité, infrastructure et sécurité.

4. Atelier pratique : élaboration d’un plan d’action Data-Driven

  • Étude de cas : évaluer la maturité data d’une organisation et définir un plan d’action concret.
  • Restitution : formaliser une feuille de route data avec priorités et indicateurs.

Évaluation

Le formateur évalue la progression des participants tout au long de la formation
à travers des échanges, QCM et études de cas. Un test de positionnement ou
une activité de synthèse permet d’évaluer les acquis en début et fin de session.

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