Réussir la qualité des données par l'IA dans la DSI et la fonction IT suppose plus qu'un modèle performant : des données, une gouvernance et l'adhésion des équipes. Atlas adresse les quatre.
La DSI doit livrer plus vite, maintenir un patrimoine applicatif vieillissant et soutenir le support utilisateur. L'IA accélère le développement logiciel et l'exploitation, tout en posant de nouveaux enjeux de gouvernance technique.
L'assistance au développement par IA accélère la productivité des développeurs de 20 à 55% sur les tâches éligibles.
Ce qui distingue notre approche de la qualité des données par l'IA dans la DSI et la fonction IT, c'est l'exigence d'exécution : un prototype évalué sur vos données réelles avant toute industrialisation.
Sous contrôle humain pour les décisions sensibles.
Intégré à vos systèmes, avec garde-fous et supervision humaine.
Adapté à la DSI et la fonction IT et à vos contraintes de conformité.
Avec des métriques de valeur suivies dès le premier jalon.
Qualifier le besoin autour de la qualité des données par l'IA pour la DSI et la fonction IT, fixer la cible de valeur et les garde-fous.
Prouver la valeur sur données réelles, évaluation rigoureuse, décision go / no-go factuelle.
Mise en production : MLOps / LLMOps, sécurité, conformité AI Act, monitoring et qualité.
Diffuser les usages, mesurer l'impact, former les équipes et transmettre l'autonomie.
Elle propose des corrections, qui peuvent être appliquées automatiquement ou validées selon votre niveau d'exigence.
Sur tout type de données structurées, des référentiels clients aux données produits ou transactionnelles.
La DSI doit livrer plus vite, maintenir un patrimoine applicatif vieillissant et soutenir le support utilisateur. L'IA accélère le développement logiciel et l'exploitation, tout en posant de nouveaux enjeux de gouvernance technique. Sur la qualité des données par l'IA, Atlas livre une solution évaluée et industrialisée, pas une démonstration.
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