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L'addition

La qualité de données, vaste sujet !

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26min |07/05/2025
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Il y a quelques mois, un client m'a posé cette question : « Est-ce qu'on ne pourrait pas profiter de l'IA pour régler nos problèmes de qualité de données ? » Une interrogation simple en apparence… mais qui touche à un sujet bien plus vaste : la qualité des données.

Souvent reléguée au second plan après le développement et la mise en production, parfois difficile à traiter car entre les mains d’une équipe différente, garantir des données de qualité en entrée pour produire des KPIs et analyses fiables en sortie est un véritable défi. L’IA pourrait-elle être une nouvelle clé pour relever ce challenge ? Ou l’humain reste-t-il indispensable ? Peut-être faut-il miser sur l’addition des deux pour espérer réellement améliorer nos données ?

Cette question nous a en tout cas menée à en discuter avec Charles-Henri, et nous avons eu envie d'en partager certains points ici, convaincus de ne pas être les seuls à y être confrontés.


Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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Il y a quelques mois, un client m'a posé cette question : « Est-ce qu'on ne pourrait pas profiter de l'IA pour régler nos problèmes de qualité de données ? » Une interrogation simple en apparence… mais qui touche à un sujet bien plus vaste : la qualité des données.

Souvent reléguée au second plan après le développement et la mise en production, parfois difficile à traiter car entre les mains d’une équipe différente, garantir des données de qualité en entrée pour produire des KPIs et analyses fiables en sortie est un véritable défi. L’IA pourrait-elle être une nouvelle clé pour relever ce challenge ? Ou l’humain reste-t-il indispensable ? Peut-être faut-il miser sur l’addition des deux pour espérer réellement améliorer nos données ?

Cette question nous a en tout cas menée à en discuter avec Charles-Henri, et nous avons eu envie d'en partager certains points ici, convaincus de ne pas être les seuls à y être confrontés.


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Souvent reléguée au second plan après le développement et la mise en production, parfois difficile à traiter car entre les mains d’une équipe différente, garantir des données de qualité en entrée pour produire des KPIs et analyses fiables en sortie est un véritable défi. L’IA pourrait-elle être une nouvelle clé pour relever ce challenge ? Ou l’humain reste-t-il indispensable ? Peut-être faut-il miser sur l’addition des deux pour espérer réellement améliorer nos données ?

Cette question nous a en tout cas menée à en discuter avec Charles-Henri, et nous avons eu envie d'en partager certains points ici, convaincus de ne pas être les seuls à y être confrontés.


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