{"id":24721,"date":"2024-01-18T13:06:27","date_gmt":"2024-01-18T18:06:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.crim.ca\/?p=24721"},"modified":"2026-04-17T13:17:03","modified_gmt":"2026-04-17T17:17:03","slug":"annoter-donnees-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.crim.ca\/fr\/annoter-donnees-ia\/","title":{"rendered":"La r\u00e9ussite d’un projet en IA r\u00e9side dans la qualit\u00e9 des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Alors que l’intelligence artificielle (IA) fa\u00e7onne l’avenir des entreprises, la qualit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e9merge comme le pilier incontournable du succ\u00e8s.<\/p>\n

Michel Savard<\/strong>, chef de pratique en science des donn\u00e9es au CRIM, souligne avec justesse : \u00ab Ce qui est propre \u00e0 une entreprise, ce sont ses donn\u00e9es. C\u2019est l\u00e0 que se trouve son retour sur l\u2019investissement. \u00bb<\/p>\n

Selon l’Enqu\u00eate sur le marketing num\u00e9rique 2023 de Varibase, bien que 55 % des entreprises qu\u00e9b\u00e9coises disposent de plates-formes de gestion de donn\u00e9es, leur maturit\u00e9 reste mod\u00e9r\u00e9e, not\u00e9e \u00e0 3,2 sur 10. La question qui se pose est la suivante : Comment assurer le succ\u00e8s de votre virage vers l’intelligence artificielle tout en minimisant les risques potentiels ?<\/p>\n

C’est alors que les experts du CRIM entrent en jeu pour une transformation num\u00e9rique r\u00e9ussie et garantir le succ\u00e8s de projets en IA . L’article publi\u00e9 par Les Affaires<\/em> met en \u00e9vidence les grandes lignes abord\u00e9es par le CRIM pour assurer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es\u00a0 :<\/p>\n

1. D\u00e9fi des donn\u00e9es mal comprises :<\/strong><\/h3>\n

Le programme NUMERIA<\/a> du CRIM offre un accompagnement essentiel aux PME, les aidant \u00e0 d\u00e9risquer<\/em> leurs projets en IA.<\/p>\n

2. Qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs efficaces :<\/strong><\/h3>\n

Au-del\u00e0 de la quantit\u00e9, le CRIM insiste sur l’importance de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es pour des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs performants.<\/p>\n

3. Aller au-del\u00e0 des donn\u00e9es brutes :<\/strong><\/h3>\n

La gouvernance des donn\u00e9es devient essentielle pour garantir la fiabilit\u00e9 et la pertinence des informations utilis\u00e9es.<\/p>\n

4. \u00c0 la recherche de la \u00ab v\u00e9rit\u00e9 terrain \u00bb : <\/strong><\/h3>\n

Des informations souvent n\u00e9glig\u00e9es peuvent se r\u00e9v\u00e9ler cruciales pour la r\u00e9ussite d’un projet d’IA.<\/p>\n

5. Investir dans la qualit\u00e9 des donn\u00e9es : <\/strong><\/h3>\n

La cl\u00e9 du succ\u00e8s en IA r\u00e9side dans l’investissement continu dans la qualit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n

 <\/p>\n

Consultez l’entrevue compl\u00e8te de Michelle Savard \u00ab L’art \u00ab d’annoter \u00bb ses donn\u00e9es \u00bb<\/a>, parue dans Les Affaires<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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