Structurer votre stratégie Data-Driven pour l’IA
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.