AI-Driven KM : Maitriser la donnée et fiabiliser l’IA
La Data Readiness est un impératif stratégique pour réussir les projets d’IA : elle conditionne la performance, la fiabilité et la conformité des systèmes intelligents.
Vos objectifs
EVALUER la qualité des données
Analyser la compatibilité et l’exploitabilité de vos bases par une IA
Identifier les risques et repérer les leviers de réussite
Mesurer la maturité de vos données et la capacité à industrialiser vos cas d’usage
TRANSFORMER les données pour fiabiliser l’IA
Accélérer la transformation de vos bases
Mettre en place une gouvernance adaptée pour fiabiliser les données
Tester efficacement les cas d’usage IA
Mesurer et faire progresser la performance des bots
INTEGRER votre projet IA durablement dans l’organisation
Inscrire l’IA dans la durée, au cœur de vos processus
Fédérer les équipes et adapter la solution à l’évolution de vos besoins
Coordonner les parties prenantes et animer les mises à jour des données
Piloter les usages IA de manière agile et évolutive
Notre approche
La méthodologie repose sur 4 étapes clés. . Elle combine nos expertises en Knowledge Management et Change Adoption
01
S’APPROPRIER le contexte
Au travers d’entretiens, cette phase permet de définir l’objectif (POC, pilote ou scale-up), le cas d’usage et les bénéfices métiers, modéliser la solution IA déployée et cartographier les parties prenantes du projet
02
EVALUER la Data Readiness
Cette étape vise à vérifier formats et structuration, impact de la charte éditoriale, stratégie multilingue, contextualisation fine, risques liés aux liens et dépendances, exhaustivité du contexte et précision du langage
03
TRANSFORMER la donnée
L’usage du prompting permet d’enrichir et reformater les données à la volée pour qu’ils respectent les prérequis de l’IA (structure, vocabulaire, tags), assurant ainsi une alimentation optimale du modèle et des réponses pertinentes.
04
PILOTER et faire EVOLUER
La mise en place d’une stratégie de tests agiles permet de mesurer la performance du bot pour sa mise en production, d’identifier failles et points faibles, d’en diagnostiquer les causes (bot ou donnée) et d’assurer des cycles de (re)tests rapides et évolutifs, tout en définissant précisément le périmètre (données incluses, profils utilisateurs ciblés, types de tests)
Change Adoption
Accompagner les usages métiers
Proposer des solutions innovantes pour développer les usages.
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