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.
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
Ce qu’il faut décider
Définir fraîcheur, provenance, accès, nettoyage et tests avant de choisir un modèle. La pertinence dépend autant du processus et de la qualité des données que du modèle ou de l’outil choisi.