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L'IA générative peut révolutionner votre entreprise. Mais elle repose sur un élément crucial : des données de grande qualité. Des données inexactes ou biaisées peuvent aboutir à des modèles d'IA peu fiables et à des erreurs coûteuses.
Ce guide fournit des stratégies pour surmonter les défis liés à la qualité des données dans le cadre de vos initiatives d'IA générative.
Au sommaire :
- Pourquoi l'effet GIGO (garbage in, garbage out) est plus pertinent que jamais à l'ère de l'IA générative
- Pourquoi une architecture de données moderne est importante pour garantir la qualité des données
- Comment impliquer les experts qui comprennent le mieux les données
- Quelles étapes concrètes avec Alteryx et Databricks permettent d'intégrer les meilleures pratiques
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