Introduction à la gouvernance des données
- Définition et enjeux pour l’IA
- Le rôle stratégique des données fiables et structurées
- Impacts sur la performance et la fiabilité des systèmes IA
Collecte et stockage responsable
- Sources de données et contrôle de qualité
- Sécurité et confidentialité
- Conformité avec les réglementations existantes (RGPD, lois locales)
Organisation et gouvernance
- Définition des rôles et responsabilités dans l’entreprise
- Processus de contrôle et supervision continue
- Bonnes pratiques pour structurer un workflow data solide
Qualité, traçabilité et conformité
- Suivi et audit des données
- Gestion des risques liés à la qualité et à la sécurité des données
- Exemples concrets de gouvernance efficace pour projets IA
Études de cas et atelier pratique
- Mise en place d’une minigouvernance sur un projet fictif
- Discussions sur les méthodes pour améliorer la fiabilité des données
Conclusion et perspectives
- Synthèse des bonnes pratiques
- Futur de la gouvernance data à l’ère de l’IA