Préparation des données pour l’IA

Accélérez la valeur de l’IA grâce à la préparation des données

Libérez le véritable potentiel de l’IA avec Proximus NXT

L’intelligence artificielle transforme la manière dont les entreprises innovent et fonctionnent. Mais même les modèles d’IA les plus avancés ne sont efficaces que si les données qui les alimentent sont de qualité. Chez Proximus NXT, nous aidons les organisations à bâtir une base solide pour réussir en IA — en commençant par la préparation des données.

Pourquoi la préparation des données est essentielle

Beaucoup d’initiatives en IA échouent non pas à cause de la technologie, mais parce que les données ne sont pas prêtes. Une mauvaise qualité des données, des sources fragmentées et une gouvernance floue freinent la performance et la montée en charge. C’est pourquoi préparer votre écosystème de données est une étape critique..

Notre approche AI Data Readiness vous aide à :

• Évaluer la maturité actuelle de votre paysage de données.

• Identifier les lacunes en termes de qualité, disponibilité et gouvernance des données.

• Prioriser les initiatives qui accélèrent l’impact de l’IA tout en réduisant les risques.

• Préparer votre organisation à déployer l’IA de manière responsable et efficace.

Un cadre éprouvé pour accélérer vos ambitions en IA

Nous proposons un cadre structuré, centré sur le business, conçu pour vous accompagner de l’état actuel à la préparation complète à l’IA :

• Alignement stratégique
  Nous commençons par comprendre vos objectifs stratégiques et identifier les cas d’usage IA les plus pertinents.

• Évaluation du paysage des données
  Nos experts analysent votre architecture de données, votre gouvernance et votre infrastructure pour déceler les lacunes.

• Analyse des écarts et feuille de route
  Nous cartographions les écarts et définissons une feuille de route claire et adaptée à votre contexte métier.

• Activation de l’IA
  Des pipelines de données au déploiement des modèles, nous aidons à poser les bases d’une IA fiable et scalable.