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Guide pratique · Data, RAG & Knowledge

Qualité des données pour l’IA : le travail qui change tout

Définir fraîcheur, provenance, accès, nettoyage et tests avant de choisir un modèle.

Échanger sur ce besoin Voir la méthode

Premier échange gratuitCode récupérablePérimètre clarifié avant devis

Méthode Genicotik

Du besoin au système exploitable

1

Observer

Documenter l’usage, les personnes, les données disponibles et les irritants concrets.

2

Tester

Valider le chemin critique sur un périmètre réduit, avec des critères de succès explicites.

3

Déployer

Ajouter permissions, supervision, reprise sur erreur et documentation opérationnelle.

Points d’attention

Questions à trancher pour votre projet

Quelles sources sont à jour et font référence ?
Les droits sont-ils filtrés avant la recherche ?
Comment vérifier une réponse et retrouver le passage cité ?

data qualitygouvernanceiatests

Écosystème

Sujets complémentaires

Agents IA

Décider où un agent apporte un gain réel, avec permissions, outils, mémoire et validation humaine.

Automatisation des processus

Cartographier entrées, décisions, exceptions et responsabilités avant de choisir les outils.

IA locale & Self-hosting

Comparer confidentialité, latence, coût, qualité des modèles et charge d’exploitation.

Voice AI

Gérer bruit, vocabulaire métier, diarisation, confidentialité et contrôle qualité.

Passer du guide au projet

Définir le périmètre de votre intégration

Décrivez vos sources de données, les logiciels à connecter et les actions à valider. Le cadrage distingue les fonctionnalités réalisables, les dépendances et les points à vérifier par un prototype.

Cadrer ce besoin avec Genicotik Prestations et accompagnement