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Intelligenceartificielle

Formation Data Quality & Gouvernance : Garantir la fiabilité des données à l'heure de l'IA

Cette formation aborde la qualité et la gouvernance des données pour l'IA. Elle permet d'identifier les sources d'anomalies, d'établir des règles de qualité et de mettre en œuvre des processus de gouvernance adaptés. Elle couvre l'évaluation de l'impact de la qualité des données sur la performance des algorithmes d'IA et la définition de Data Quality Indicators (DQI) spécifiques. Cas d'usage : détection d'incohérences dans les jeux de données d'entraînement.

PrésentielDistanciel14 h✅ Data Quality & Gouvernance : Garantir la fiabilité des données à l'heure de l'IAOPCOFAFFranceTravailCPFRégionFNE Formation
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Réponse sous 24h ouvré

Ce que vous apprendrez durant
la formation Data Quality & Gouvernance : Garantir la fiabilité des données à l'heure de l'IA

Définir des règles de qualité pour l'IA

Établir des règles de qualité de données pertinentes et mesurables pour les cas d'usage d'IA, incluant la détection de biais algorithmique et la gestion des incohérences.

Mettre en œuvre la gouvernance des données IA

Déployer des processus de gouvernance des données, incluant le **Data Lineage** et la gestion des **Métadonnées**, pour assurer la traçabilité et la conformité des données utilisées par l'IA.

Évaluer l'impact de la qualité des données sur l'IA

Quantifier l'influence de la qualité des données sur la performance des algorithmes d'IA et définir des indicateurs de qualité de données (DQI) spécifiques à l'IA.

Optimiser les données pour les modèles d'IA

Appliquer les principes de **Master Data Management (MDM)** et utiliser un **Data Catalog** pour préparer et valider les jeux de données d'entraînement et de production des modèles d'IA.

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La formation parfaite pour :

Data Stewards & Data Owners

Structurer la propriété et la responsabilité des données pour les systèmes d'IA, en définissant des politiques de qualité et de rétention adaptées aux exigences des modèles.

Responsables Qualité Données

Développer des stratégies de qualité de données spécifiques à l'IA, en identifiant les sources d'anomalies et en mettant en place des contrôles pour garantir la fiabilité des entrées des algorithmes.

Chefs de projet Data & Architectes de données

Concevoir des architectures de données et des processus de gestion qui supportent les exigences de qualité et de gouvernance des projets d'IA, de la collecte à la mise en production.

Data Scientists

Comprendre l'impact direct de la qualité des données sur la performance et l'explicabilité des modèles d'IA, et collaborer efficacement avec les équipes de gouvernance des données.

Programme de la formation
Data Quality & Gouvernance : Garantir la fiabilité des données à l'heure de l'IA

  • Fondamentaux de la Qualité des Données pour l'IA

    - Identifier les dimensions de la qualité des données (complétude, exactitude, cohérence, actualité, unicité).
    - Analyser les sources d'anomalies de données impactant les modèles d'IA.
    - Distinguer les impacts des données de faible qualité sur la performance des algorithmes d'IA.

  • Établissement des Règles de Qualité et DQI spécifiques à l'IA

    - Établir des règles de qualité de données pertinentes pour les cas d'usage IA.
    - Définir des indicateurs de qualité de données (DQI) spécifiques à l'IA.
    - Appliquer des méthodes de détection d'incohérences dans les jeux de données d'entraînement.

  • Gouvernance des Données et Rôles Clés en Contexte IA

    - Comprendre les principes de la gouvernance des données adaptés aux enjeux de l'IA.
    - Définir les rôles et responsabilités des Data Stewards et Data Owners.
    - Intégrer la conformité réglementaire dans les processus de gouvernance des données.

  • Data Lineage et Métadonnées pour la Traçabilité IA

    - Utiliser le **Data Lineage** pour tracer l'origine et les transformations des données.
    - Gérer les **Métadonnées** techniques et métier des jeux de données IA.
    - Évaluer la traçabilité des données pour l'IA explicable.

  • Master Data Management (MDM) et Data Catalog en IA

    - Mettre en œuvre le **Master Data Management (MDM)** pour les données de référence IA.
    - Utiliser un **Data Catalog** pour la découverte et la gestion des jeux de données IA.
    - Assurer la cohérence des données de référence dans les systèmes d'IA.

  • Gestion des Biais Algorithmiques et Éthique des Données

    - Identifier les sources de biais algorithmique liées à la qualité des données.
    - Mettre en place des stratégies pour atténuer les biais dans les jeux de données.
    - Appliquer les principes éthiques dans la collecte et l'utilisation des données pour l'IA.

  • Processus de Validation et Rétention des Données pour l'IA

    - Mettre en place un processus de validation des données d'entrée pour les systèmes d'IA.
    - Établir une politique de rétention des données pour les informations utilisées par l'IA.
    - Gérer le cycle de vie des données utilisées par les modèles d'IA.

  • Audit et Amélioration Continue de la Qualité des Données IA

    - Évaluer l'impact de la qualité des données sur la performance des algorithmes d'IA.
    - Développer des plans d'action pour l'amélioration continue de la qualité des données.
    - Mesurer l'efficacité des processus de gouvernance des données mis en œuvre.

Encore des questions ?

Nous pouvons adapter le programme de la formation Data Quality & Gouvernance : Garantir la fiabilité des données à l'heure de l'IA à vos besoins. Contactez un conseiller en formation

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FAQs

Questions souvents posées

Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.

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  • Prérequis

    Connaissance des principes fondamentaux de la gestion de données. Familiarité avec les concepts de base de l'intelligence artificielle et du machine learning. Expérience avec des outils de manipulation de données (SQL, Python/Pandas).

  • Accès à un ordinateur avec connexion internet stable. Logiciel de tableur (Excel, Google Sheets). Accès à un environnement de développement Python (Jupyter Notebook, VS Code) recommandé. Accès à des plateformes de gestion de données (ex: base de données relationnelle) pour les exercices pratiques.

  • 5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

  • Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

  • Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

  • A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

  • ♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

  • Jaylan Nikolovski Pour tout renseignement : 06 72 09 69 52 / jaylan.n@imi-executive-solutions.com

  • 25 juin 2082

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Le champ de la formation est exonéré de TVA.

Les financements possibles

Notre métier est aussi de vous accompagner dans l'activation des différents financeurs pour vous éviter le moins de reste à charge possible.

A la fin de cette formation, ajoutez sur votre CV :

Data Quality & Gouvernance : Garantir la fiabilité des données à l'heure de l'IA

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