Préparation des données pour l'IA : votre diagnostic en 4 à 8 jours

La préparation des données pour l'IA se juge avant de développer quoi que ce soit : vos fichiers, bases et documents contiennent-ils ce qu'un projet exige, au bon format, sans trous ni doublons, avec les droits d'usage nécessaires ? Notre diagnostic examine vos sources principales, mesure leur complétude, leur cohérence, leur fraîcheur et leur accessibilité, puis les confronte aux projets envisagés. Chaque jeu de données reçoit un score et une liste de corrections chiffrées en jours. Vous savez ainsi quels projets peuvent démarrer tout de suite, lesquels attendent un nettoyage, et lesquels n'ont pas la matière nécessaire.

Un modèle d'IA est rarement meilleur que les données qu'on lui donne. Les entreprises découvrent souvent cette limite en cours de projet : adresses clients saisies de dix façons, références produits différentes d'un outil à l'autre, contrats scannés illisibles, droits d'utilisation incertains. La préparation des données pour l'IA consiste à regarder ces problèmes avant de budgéter, plutôt qu'au milieu du chantier. Les décideurs demandent ce diagnostic aujourd'hui parce que chaque idée d'IA, qu'il s'agisse d'un assistant sur vos documents ou d'une prévision de ventes, repose sur des données que personne n'a auditées pour cet usage. Au quotidien, il évite les retards et les coûts cachés en séparant ce qui est prêt de ce qui demande un chantier. Ce service ne nettoie pas vos données, ce que propose une prestation distincte, et il ne construit ni entrepôt de données ni application. Il ne remplace pas non plus un audit de conformité RGPD, bien qu'il signale les risques évidents sur les données personnelles. Il établit un constat factuel, projet par projet, avec un chiffrage des travaux à prévoir.

• Les mesures sont faites sur des échantillons de vos données réelles, pas déduites d'un questionnaire déclaratif.
• Chaque jeu de données est évalué pour un projet précis, car il peut suffire pour l'un et rester inutilisable pour l'autre.
• Les documents scannés, les pièces jointes et les fichiers non structurés sont examinés au même titre que les bases de données.
• Les corrections sont chiffrées en jours, ce qui permet d'intégrer la remise à niveau dans le business case.
• Les droits d'usage et les données personnelles sont repérés dès le départ, avant qu'ils ne bloquent un projet.

• Inventaire des sources de données
• Rapport de qualité avec mesures sur échantillons
• Score de préparation par jeu de données
• Carte des données personnelles et des restrictions
• Plan de remise à niveau chiffré en jours
• Recommandation de séquencement des projets

• Nous ne savons pas si nos données sont assez bonnes pour un projet d'IA.
• Nos informations sont dispersées entre plusieurs outils et fichiers.
• Un premier projet a déjà échoué à cause de données incomplètes ou en double.
• Nous ignorons si nous avons le droit d'utiliser certaines données avec une IA.

Distributeur de 200 salariés : avant un projet de prévision de ventes, le diagnostic montre trois ans d'historique exploitable mais des références produits à rapprocher. Le chantier est chiffré à quelques jours.

Cabinet d'architectes de 40 personnes : un assistant sur documents est envisagé. Le diagnostic révèle une part importante de plans scannés de mauvaise qualité, ce qui conduit à numériser d'abord les plus consultés.

Entreprise de services à domicile de 70 salariés : le CRM contient de nombreux doublons clients. Le diagnostic recommande un nettoyage avant tout projet de relance automatique ou de segmentation.

Public visé

DSI · Directeur général · DAF · Responsable data

Tailles d’entreprise

PME · ETI

Secteurs adaptés

Distribution · Architecture et ingénierie · Services à domicile · Industrie · Assurance

Prérequis

Accès en lecture aux principales bases et dossiers · Un interlocuteur par source de données · La liste des projets d'IA envisagés ou déjà identifiés

• Python
• SQL
• Power BI
• Metabase
• Great Expectations
• Excel
• OpenRefine

Le diagnostic évite surtout de découvrir les problèmes de données en cours de développement, quand ils coûtent le plus cher en retards. Selon vos projets, quelques jours de nettoyage planifiés au départ peuvent éviter plusieurs semaines de reprise, un ordre de grandeur à confirmer pendant le diagnostic offert.