Sans données à analyser, même l’algorithme le plus sophistiqué reste impuissant. De la collecte d’informations brutes jusqu’à l’entraînement des modèles, en passant par le nettoyage et l’annotation manuelle, comment se déroule la préparation des données pour nourrir une IA ? Et pourquoi, malgré l’automatisation, l’humain garde un rôle clé dans ce processus ?
![](https://www.archimag.com/sites/archimag.com/files/styles/taille_standard__400_/public/web_articles/image/ia-services-publics-cnil-conclusions-projet-accompagnement-bac-sable.png?itok=3XiVdhsW "Illustration des capteurs "temps de vol" de la RATP, l'un des trois projets accompagnés par la Cnil (RATP)")
La Cnil vient de dévoiler les enseignements tirés de son troisième « bac à sable », dédié à l’intelligence artificielle dans les services publics. Trois projets concrets ont servi de terrain d’expérimentation pour affronter les défis de l’IA sous l’angle du RGPD.
Le data management se développe graduellement dans tous types de structures, à la fois publiques et privées, que ce soit dans un objectif de transparence ou pour constituer une offre personnalisée. En dépit de l’usage, il existe un segment qui, lorsqu’il n'est pas respecté, amoindri grandement les apports du data management : la qualité des données.
Ancien directeur général adjoint de l’IMT et ex-membre du CNNum, Francis Jutand est l’un des cofondateurs et membre de la Gouvernance de Cap Digital. Il a coordonné le rapport "L’IA des Lumières", publié en février dernier.
DataOps : le terme réunit les équipes data et les équipes opérationnelles. Le mot d’ordre pour les unes et pour les autres est de travailler ensemble pour que les cas d’usage soient déployés au mieux et rapportent de la valeur. Méthode et avis d’experts.
Le nouveau portail Cafdata donne accès à plus de 160 jeux de données qui seront mis à jour au fil de l'eau.
Le 14ᵉ Rapport annuel sur la gouvernance de l’information numérique, publié par Serda et Archimag, offre une photographie précieuse des tendances clés et des priorités pour 2025. Il met en lumière une dynamique complexe, entre innovations, contraintes budgétaires et montée en puissance de l’intelligence artificielle.
