FORMATION IA
Les Fondamentaux de la Qualité des Données pour les Projets IA
Donnez à votre équipe les outils pour profiler, nettoyer, valider et monitorer les données afin que vos projets IA tiennent leurs promesses.
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Lancer le diagnostic →Ce qu'elle couvre
Ce cours couvre les défaillances de qualité des données les plus courantes qui compromettent les initiatives IA et fournit des techniques pratiques pour les prévenir. Les participants apprennent à profiler des jeux de données, identifier et corriger les problèmes fréquents (valeurs manquantes, doublons, dérive de schéma, bruit dans les labels) et à construire des pipelines de validation. Le programme combine des cadres conceptuels avec des outils concrets (Great Expectations, tests dbt, Pandas Profiling) pour intégrer des contrôles qualité à chaque étape du cycle de vie des données. Dispensé en format mixte ou en auto-apprentissage, il s'adresse aux analystes et ingénieurs de données travaillant sur des pipelines IA/ML.
À l'issue, vous saurez
- Run a full data quality profile on a new dataset and document its key risks before model training begins
- Identify and remediate at least five common data quality issues (nulls, duplicates, outliers, schema drift, label noise) using Python or SQL
- Write automated data validation tests using Great Expectations or dbt that can be integrated into a CI/CD pipeline
- Design a data quality monitoring dashboard that alerts the team when upstream data deviates from expected distributions
- Conduct a root-cause analysis linking a drop in model performance to a specific upstream data quality issue
Sujets abordés
- Data profiling: distributions, cardinality, nulls, and outlier detection
- Common AI-specific data quality failure modes (label noise, feature leakage, schema drift)
- Data cleaning strategies: imputation, deduplication, standardisation
- Validation frameworks: writing and automating data quality tests with Great Expectations or dbt
- Data lineage and documentation practices for auditability
- Monitoring data quality in production pipelines
- Root-cause analysis when a model degrades due to data issues
- Building a data quality scorecard for ongoing reporting
Modalité
Typically delivered as two or three half-day sessions (in-person or remote) with a 60/40 split between hands-on labs and concept sessions. Participants work on a shared sample dataset as well as optionally their own organisational data. Materials include slide decks, Jupyter notebooks, a Great Expectations starter configuration, and a data quality scorecard template. A follow-up async review session is recommended two weeks post-training.
Ce qui fait que ça marche
- Assigning a named data quality owner per dataset or pipeline domain
- Integrating automated validation tests into CI/CD so failures block bad data from reaching models
- Establishing a shared data quality scorecard reviewed in regular team standups
- Starting with the highest-impact datasets feeding live AI models rather than attempting to fix everything at once
Erreurs fréquentes
- Treating data quality as a one-time pre-processing step rather than a continuous pipeline concern
- Focusing only on completeness (nulls) while ignoring distributional drift and label quality
- Building quality checks in notebooks instead of automating them as part of the data pipeline
- Skipping data quality documentation, making it impossible to audit why a model behaved unexpectedly in production
Quand NE PAS suivre cette formation
If the organisation has not yet identified a specific AI use case or does not have data engineers responsible for pipelines, this training is premature — a broader data strategy or data infrastructure workshop should come first.
Fournisseurs à considérer
Sources
Cas d'usage que cette formation débloque
- Surveillance d'infrastructure et remédiation par AIOpsCorrélation automatique des alertes, prédiction des incidents et remédiation autonome pour les équipes IT.
- Détection d'anomalies de coûts cloudDétectez automatiquement les dépenses cloud inhabituelles et identifiez les opportunités d'optimisation sur des environnements multi-cloud.
- Moteur de Rapprochement Automatisé des TransactionsRapprochez automatiquement les transactions entre systèmes et réduisez drastiquement les tâches manuelles en finance.
- Prédiction du risque d'attrition des employésIdentifiez les employés susceptibles de partir avant leur démission pour agir proactivement sur la rétention.
- Échantillonnage d'Audit Augmenté par l'IALe machine learning identifie les transactions à plus haut risque pour concentrer les tests d'audit.
- Détection Continue des Anomalies de TransactionsSignalez automatiquement les transactions financières inhabituelles aux auditeurs grâce au machine learning en temps réel.
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Cette formation fait partie d'un catalogue Data & IA construit pour les leaders sérieux sur l'exécution. Lancez le diagnostic gratuit pour voir quelles formations sont prioritaires pour votre équipe.