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.
Définir des règles de qualité pour l'IA et garantir la fiabilité des données
Mettre en œuvre la gouvernance des données IA pour améliorer la performance des algorithmes
Évaluer l'impact de la qualité des données sur l'IA et identifier les sources d'anomalies
Optimiser les données pour les modèles d'IA et améliorer les résultats
Programme détaillé
8 modules · 14 heures
01
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.
02
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.
03
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.
04
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.
05
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.
06
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.
07
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.
08
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.
Le conseil de l'expert
L'un des objectifs pédagogiques essentiels de cette formation est de définir des règles de qualité spécifiques pour l'IA et de garantir la fiabilité des données. Cela permet aux participants de mieux comprendre comment la qualité des données influence directement les performances des algorithmes. En maîtrisant ces concepts, ils seront mieux équipés pour mettre en place des processus robustes de gouvernance des données au sein de leur organisation.
Un défi majeur auquel font face de nombreux professionnels est la difficulté à identifier et à corriger les sources d'anomalies dans les données. Souvent, les apprenants négligent l'importance d'un Data Lineage clair et d'une bonne gestion des métadonnées, ce qui peut conduire à des décisions basées sur des données erronées. Cette formation met l'accent sur l'évaluation de l'impact de la qualité des données sur l'IA, en abordant ces problématiques de manière systématique.
Ce qui distingue notre approche, c'est la combinaison de la théorie et de la pratique. Contrairement à d'autres formations, nous intégrons des études de cas réels et des exercices interactifs qui permettent aux participants de mettre en œuvre immédiatement les concepts appris. De plus, nous abordons des sujets cruciaux tels que la gestion des biais algorithmiques et l'éthique des données, s’assurant ainsi que les professionnels ne se contentent pas de traiter la qualité des données, mais le fassent de manière responsable.
Pour tirer le maximum de cette formation, il est conseillé de venir avec des exemples concrets de défis rencontrés dans votre organisation. En partageant vos expériences et en participant activement aux discussions, vous pouvez enrichir votre compréhension et celle des autres. Cette démarche collaborative vous permettra non seulement de bénéficier de l'expertise de vos formateurs, mais également de créer un réseau de professionnels partageant les mêmes préoccupations, favorisant ainsi des échanges fructueux post-formation.
Pourquoi choisir cette formation en intelligence artificielle
🎯
Expertise en Gouvernance IA
Acquérez des compétences spécifiques sur la gouvernance des données en IA, garantissant une meilleure performance des algorithmes grâce à des règles de qualité adaptées.
🔍
Évaluation des Anomalies
Apprenez à identifier et évaluer l'impact des anomalies sur vos modèles d'IA, un atout essentiel pour optimiser la fiabilité des résultats.
📊
Optimisation des Données
Découvrez des techniques concrètes pour optimiser vos données, améliorant ainsi les performances de vos modèles d'intelligence artificielle.
🛠️
Outils de Data Lineage
Maîtrisez les concepts de Data Lineage et de métadonnées pour assurer la traçabilité des données, un élément clé dans la gestion de la qualité.
🤖
Éthique et Biais Algorithmiques
Intégrez des principes éthiques dans votre gestion des données, abordant la question cruciale des biais algorithmiques pour une IA responsable.
📚
Formation Pratique et Interactif
Participez à une formation inter-entreprise dynamique, favorisant les échanges et l'application pratique des concepts de qualité des données dans l'IA.
Compétences acquises
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.
Public, prérequis et modalités
Public visé
Data Stewards & Data Owners
Responsables Qualité Données
Chefs de projet Data & Architectes de données
Data Scientists
Prérequis
Aucun prérequis spécifique. Cette formation est destinée aux professionnels qui travaillent avec des données et veulent améliorer la qualité et la gouvernance de leurs données pour l'IA.
Moyens pédagogiques
Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.
Suivi & évaluation
Une évaluation continue sera effectuée pendant la formation pour mesurer les progrès des participants
Un examen final sera organisé pour évaluer la compréhension des concepts et des compétences appris
Les participants pourront également évaluer la formation et fournir des commentaires pour améliorer la qualité de la formation
Accessibilité
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.
Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.
Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.
Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.
« Après avoir suivi la formation, il a défini des règles de qualité de données spécifiques à l'IA, améliorant ainsi la performance des algorithmes. »
« Elle a utilisé les concepts de Data Lineage pour tracer l'origine des données, assurant ainsi leur fiabilité dans les modèles d'IA. »
Questions fréquentes
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.
Saskia Cazettes
Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com
23 mars 2026
La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.
Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.
Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.
Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.
Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.
La formation vous aidera à améliorer la fiabilité des résultats de vos algorithmes d'IA, à réduire les coûts liés aux erreurs de données et à améliorer la confiance des utilisateurs dans vos systèmes d'IA.
La formation est destinée aux professionnels qui travaillent avec des données et veulent améliorer la qualité et la gouvernance de leurs données pour l'IA, qu'ils soient spécialistes en intelligence artificielle, en analyse de données ou en gouvernance des données.
La formation couvre les sujets suivants : la qualité des données, la gouvernance des données, l'évaluation de l'impact de la qualité des données sur l'IA, la définition de Data Quality Indicators (DQI) et l'optimisation des données pour les modèles d'IA.
Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.
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