Atelier sur mesure
Pourquoi la qualité de la donnée est la clé de l’IA ?
1/2 journée (3h30)
Au sein de l’établissement
Aucun pré-requis technique
Atelier adaptable selon le métier
L’IA ne fait pas de miracles. Sans données fiables, elle produit des résultats approximatifs, biaisés… voire faux. Cet atelier sensibilise vos collaborateurs à l’impact clé de la qualité des données sur l’usage des IA génératives mais aussi sur la performance des outils d’IA internes. Il leur aide à comprendre comment l’IA fonctionne, clomment éviter les erreurs courantes liées à de mauvaises données, comment adopter les bons réflexes Data au quotidien et comment améliorer la fiabilité des résultats IA. Pour sécuriser vos usages Data & IA.
Objectifs opérationnels de l’atelier
À l’issue de cet atelier, les participants seront capables de :
Comprendre le rôle central de la donnée dans le fonctionnement des IA et les risques liés aux données erronées, incomplètes ou biaisées
Identifier une donnée de qualité (fiable, pertinente, structurée, à jour)
Adopter les bons réflexes dans la production, la saisie et l’utilisation des données et définir les outils adéquats.
Programme détaillé de l’atelier
1. Introduction : de quoi parle-t-on ?
- Qu’est-ce que la donnée ?
- Comment fonctionne une IA ?
2. IA générative, données et enjeux pour les collaborateurs
- Données d’entraînement vs données fournies par l’utilisateur
- Rôle du prompt et de la qualité des informations transmises
- Notions de biais, hallucinations et approximations
- Importance de formuler des demandes claires et précises
- Risques liés à l’injection de données incorrectes ou sensibles et bonnes pratiques d’utilisation en contexte professionnel
- Cas pratique : comparaison de résultats IA à partir de données de qualité variable et illustration de l’impact d’un prompt mal structuré.
3. Les modules d’IA internes et la donnée
(IA intégrée aux outils métiers, CRM, ERP, reporting, automatisations, etc.)
a. IA internes et enjeux opérationnels
- Un outil IA interne se base sur les données existantes
- Une dépendance directe à la qualité de saisie et de structuration
- Des décisions erronées dues à des données incomplètes ou obsolètes
- Des automatisations inefficaces à la perte de confiance dans les outils.
b. Une responsabilité collective
- Le collaborateur est acteur de la qualité des données
- Saisie quotidienne et performance des outils IA
- Gouvernance et cycle de vie de la donnée
c. Bonnes pratiques et réflexes à adopter
- Produire des données fiables et exploitables
- Vérifier, mettre à jour et contextualiser l’information
- Choisir le bon outil pour gérer la donnée
- Checklist pour améliorer la qualité des données au quotidien.
Les messages clés pour les collaborateurs
- La donnée est le carburant de l’IA
- Une IA n’est jamais meilleure que les données qu’on lui fournit
- La qualité des données est un enjeu humain avant d’être technique
- Chacun contribue à la performance des IA de l’entreprise.
Méthodes de l’atelier
Préparation
- Réunion préparatoire avec le responsable métier concerné
Moyens pédagogiques
- Présentation interactive
- Exemples concrets et cas d’usage métier
- Démonstrations d’IA générative
- Échanges et retours d’expérience
- Mini exercices collaboratifs.
Livrables
- Support de présentation
- Fiche mémo « Bonnes pratiques Data & IA »
- Checklist qualité des données.
Informations pratiques
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• Durée indicative : ½ journée (3h30)
• Présentiel
• Atelier personnalisé selon le secteur de l’entreprise et le métier
• Tarif : sur devis.
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• Dirigeants et managers
• Équipes communication, marketing, RH, finances, services clients, gestion, administratifs
• Directions générales et fonctions transverses
• Toute organisation souhaitant engager une démarche d’acculturation collective à l’IA.
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Aucun prérequis technique n’est nécessaire.
Connaissances en matière de données pour son métier.
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Groupe de 6 à 12 personnes maximum
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L’accès de cette formation aux personnes en situation de handicap est possible, sous réserve de mettre en œuvre certains aménagements. N’hésitez pas à faire part de vos besoins afin de les prendre en considération.