Savez-vous où se trouvent vos données ?
Listez les systèmes, tableurs et dossiers qui contiennent les données utiles à votre objectif. Si personne ne sait dire où elles sont, c’est la première chose à corriger.
Sont-elles raisonnablement propres et cohérentes ?
Cherchez les doublons, les valeurs manquantes et les informations écrites de plusieurs façons. L’IA ne supprime pas ces problèmes, elle peut les amplifier.
Chaque jeu de données a-t-il un responsable ?
Chaque jeu de données important a besoin d’un responsable identifié, capable de dire ce qu’il signifie, à quel point il est à jour et qui peut l’utiliser.
Les bonnes personnes y accèdent-elles en sécurité ?
Vérifiez qui peut lire et modifier les données aujourd’hui, et si les informations personnelles ou sensibles demandent une protection supplémentaire avant d’être utilisées avec l’IA.
Avez-vous assez d’exemples réels ?
De nombreux cas d’usage d’IA demandent des exemples de bonne réponse, comme des demandes passées avec leur catégorie correcte. Quelques centaines de bons exemples peuvent suffire pour commencer à tester.
Pouvez-vous mesurer le succès ?
Décidez à l’avance comment vous jugerez le résultat : temps gagné, erreurs évitées ou questions correctement traitées. Sans mesure, impossible de savoir si l’IA aide.
Que faire de vos réponses
Si vous avez répondu non à plusieurs questions, commencez par un audit des données avant de construire quoi que ce soit. Si la plupart des réponses sont oui, choisissez un cas d’usage et construisez un petit prototype pour le tester.