Audit data et intelligence artificielle
À la demande
Audit data et intelligence artificielle au Mali
Beta Web IT examine la qualité de vos données et la maturité de votre organisation pour identifier les usages de l’intelligence artificielle qui répondent à un besoin concret. L’accompagnement, disponible à la demande, peut aller du diagnostic à un prototype, puis aux tests et au déploiement lorsque les résultats le justifient.
- Qualité des données
- Maturité et gouvernance IA
- Prototypes et déploiement
Point de départ
Quand ce service est utile
- Les données contiennent des doublons, des informations manquantes ou des incohérences.
- Vous avez une idée d’usage de l’IA, mais vous ne connaissez pas les données et les moyens nécessaires.
- Un prototype existe déjà et vous souhaitez savoir comment l’évaluer et l’intégrer à votre activité.
Exemples
Des projets qui ressemblent à votre situation
Ces exemples décrivent des formats de projet, pas des clients ou des résultats déjà livrés par Beta Web IT.
Diagnostic de qualité
Examiner la complétude, la cohérence, les doublons et les anomalies d’un ensemble de données.
Prototype de chatbot
Tester un assistant sur un périmètre précis et des sources définies, avec des critères d’évaluation convenus.
Analyse de textes ou d’anomalies
Tester un traitement automatique de documents ou la détection d’écarts, puis examiner les résultats avec les utilisateurs.
Prise en charge
Du diagnostic à un usage vérifié
- Un audit de complétude, de cohérence, de doublons et d’anomalies dans vos données.
- Des règles de validation automatisées pour suivre la qualité des données.
- Une évaluation des cas d’usage, de l’environnement technique et des compétences internes.
- Des recommandations de gouvernance des données et de montée en compétences.
- Un prototype pour vérifier un cas d’usage : chatbot, détection d’anomalies ou traitement du langage.
- Un plan de tests et, après validation, un accompagnement au déploiement et au suivi.
Avant le déploiement
Un prototype pour décider sur des résultats
Un proof of concept permet de tester la faisabilité sur un périmètre limité. Nous définissons d’abord ce qui sera évalué, les données utilisées et les conditions dans lesquelles le système devra fonctionner.
Le passage en production dépend des résultats des tests, de la qualité des données et des conditions d’exploitation. Les prestations data et IA sont mobilisées à la demande, avec un calendrier convenu après le diagnostic.
Processus du projet
Avancer par étapes vérifiables
- 1
Identifier le problème métier et les personnes qui utiliseront les résultats.
- 2
Auditer les données, les outils et les compétences disponibles.
- 3
Construire un prototype et le tester avec des critères définis à l’avance.
- 4
Décider des corrections, du déploiement et du suivi à partir des résultats observés.
Résultats visés
Ce que le projet doit améliorer
- Une vision des limites de vos données et des corrections prioritaires.
- Des cas d’usage évalués avant un investissement plus important.
- Un prototype documenté et des critères pour décider de la suite.
Budget
Ce qui fait varier le budget
Le coût dépend des fonctions, des contenus et des conditions nécessaires au projet. Après avoir compris votre besoin, nous vous transmettons une estimation adaptée.
- Le volume, les formats et la sensibilité des données à examiner.
- Le nombre de sources et de cas d’usage à évaluer.
- La complexité du prototype et les tests nécessaires.
- Les intégrations, l’hébergement, la formation et le suivi en production.
FAQ
Questions fréquentes
Que vérifie un audit de qualité des données ?
Il examine notamment les données manquantes, la cohérence des informations, les doublons et les anomalies. Le diagnostic permet de prioriser les corrections et les règles de validation.
En quoi consiste un audit de maturité IA ?
Nous regardons les cas d’usage envisagés ou existants, l’environnement technique et les compétences internes. Les recommandations portent sur les priorités, la gouvernance des données et la montée en compétences.
Peut-on commencer par un prototype ?
Oui. Un prototype ou proof of concept permet de tester un usage limité, comme un chatbot, une détection d’anomalies ou un traitement de textes, avant de décider d’un déploiement.
Un prototype est-il directement prêt pour la production ?
Non. Les résultats doivent être testés et les conditions d’exploitation définies : accès, intégration, suivi, coûts et personnes responsables. Le passage en production est une étape distincte.
Comment démarrer une mission data ou IA ?
Ces missions sont proposées à la demande. Décrivez le problème à résoudre, les données disponibles et les utilisateurs concernés ; nous préparerons les premières étapes et les modalités d’accès aux données.
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