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AI Readiness & Gouvernance AI

Préparer votre organisation au mouvement de l’IA

Les ambitions autour de l’IA se multiplient. Mais leur passage à l’échelle dépend de conditions fondamentales : disposer de données suffisamment fiables, comprises, contextualisées et accessibles, et savoir comment évaluer, encadrer et superviser les systèmes qui les utilisent.

Kinoma vous accompagne pour préparer vos données et vos connaissances aux usages IA, puis mettre en place une gouvernance opérationnelle adaptée à vos systèmes, modèles et agents. Nous relions les exigences des usages, les fondations Data et les responsabilités nécessaires pour soutenir leur fonctionnement dans la durée.

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Une trajectoire contrôlée traverse une grille de données.

L’IA ne fait pas disparaître les problèmes de données. Elle augmente leur importance.

Expérimenter rapidement est une chose. Soutenir durablement les usages suppose de maîtriser les données incorrectes ou incomplètes, le manque de contexte, les ambiguïtés, la connaissance dispersée et les architectures inadaptées.

Il faut aussi savoir qui répond du fonctionnement d’un système IA, comment juger ses résultats et quand une intervention humaine est nécessaire. Une réponse erronée, une connaissance obsolète ou une action inappropriée d’un agent doivent pouvoir être détectées et prises en charge.

Préparer les données et gouverner les systèmes IA sont deux dimensions complémentaires : rendre les informations exploitables dans leur contexte d’usage et organiser la maîtrise de ce qui en est fait.

Les questions que nous vous aidons à résoudre

  1. Nos données sont-elles suffisamment fiables et pertinentes pour soutenir les usages IA visés ?
  2. Quelles données et connaissances sont essentielles à ces usages, et quelles lacunes devons-nous combler en priorité ?
  3. Leur signification, leur origine et leur contexte sont-ils suffisamment documentés pour permettre leur bonne interprétation ?
  4. Comment préparer nos documents et nos données non structurées, avec les niveaux de qualité, de fraîcheur et d’accès adaptés ?
  5. Notre architecture permet-elle de fournir les bonnes données aux systèmes IA, au bon moment et avec les protections nécessaires ?
  6. Qui est responsable de nos systèmes, modèles et agents IA, et qui décide de leur mise en service, de leur évolution ou de leur suspension ?
  7. Selon quels critères évaluer leurs résultats, définir leurs limites d’utilisation et organiser la supervision humaine ?
  8. Comment détecter les dysfonctionnements et faire évoluer les contrôles lorsque les données, les modèles ou les usages changent ?
  9. Quel cadre de gouvernance implémenter en tenant compte de mon environnement réglementaire et de la diversité de mes cas d’usage et systèmes d’IA ?

Nos domaines d’intervention

Qualité & pertinence des données pour l’IA

Évaluer la fiabilité, la représentativité et la fraîcheur des données au regard des usages IA visés, puis prioriser les écarts à corriger.

Contexte & sémantique des données

Expliciter la signification, l’origine, les relations et les règles métier nécessaires à une interprétation fiable des données par les systèmes IA.

Architecture & disponibilité des données

Évaluer la capacité de votre architecture à alimenter les usages IA et identifier les adaptations nécessaires pour fournir les bonnes données au bon moment, avec des droits d’accès et des protections adaptés.

Données non structurées & connaissances

Préparer, structurer et contextualiser vos documents et contenus pour rendre les connaissances qu’ils contiennent exploitables par l’IA, notamment générative.

Gouvernance IA & responsabilités

Clarifier les rôles, les règles d’usage et les mécanismes de décision sur le cycle de vie des systèmes, modèles et agents IA. Organiser les validations nécessaires à leur utilisation et à leur évolution, en précisant les limites de leur autonomie et les responsabilités de supervision.

Évaluation, supervision & maîtrise des risques

Définir les critères de qualité et de fiabilité adaptés aux usages, les situations à tester et les seuils d’alerte. Organiser la revue des résultats, l’intervention humaine et le traitement des incidents, en intégrant les contraintes de sécurité et les exigences applicables au contexte.

Diagnostic & trajectoire AI Readiness

Évaluer la préparation de vos données et votre capacité à gouverner les systèmes IA concernés. Construire un plan d’action priorisé pour passer de l’expérimentation à des usages mieux maîtrisés, en identifiant les responsabilités et les conditions à réunir.

Mise en conformité des IA

Identifier les contraintes de conformité applicables à votre organisation de façon générale et de façon spécifique à vos différents usages et systèmes d’IA, puis vous accompagner dans la définition et la réalisation d’un plan de mise en conformité (exemple : conformité AI Act ; norme ISO/IEC 42001).

Préparer vos données et votre gouvernance, c’est partir des usages IA visés.

Un modèle prédictif, un assistant documentaire ou un agent capable d’agir dans vos outils n’exigent pas les mêmes données, les mêmes critères d’évaluation ni le même niveau de supervision.

Nous partons de vos usages pour définir ces exigences, évaluer les données et les pratiques disponibles, puis prioriser leur préparation. Nous vous aidons à fiabiliser et contextualiser vos informations, à clarifier les responsabilités et à mettre en place les règles et les contrôles adaptés.

Cette démarche relie les fondations Data au fonctionnement attendu des systèmes IA. Elle prépare et accompagne leur mise en œuvre avec les équipes chargées de leur réalisation, puis leur suivi au fil des évolutions.

Ce que vous obtenez

  • Un cadre de gouvernance complet et modulable des IA, adapté à vos différents usages et systèmes IA et à votre contexte, notamment réglementaire.
  • Une identification de vos besoins en termes de conformité et un plan de mise en conformité actionnable.
  • Un diagnostic de la préparation de vos données et de la gouvernance des usages IA concernés.
  • Une cartographie des données et connaissances critiques, avec les exigences propres à chaque usage.
  • Des données et contenus mieux documentés, contextualisés et structurés pour l’IA.
  • Des écarts de qualité, de couverture, de disponibilité et de maîtrise clairement identifiés et priorisés.
  • Des responsabilités, des règles d’usage et des mécanismes de décision formalisés pour les systèmes, modèles et agents IA.
  • Un cadre d’évaluation et de supervision précisant les critères de réussite, les alertes et les modalités d’intervention humaine.
  • Un plan d’action réaliste et des pratiques de suivi pour maintenir la pertinence des données et la maîtrise des usages dans la durée.

Des fondations à la réalisation de vos usages

L’accompagnement AI Readiness & Gouvernance AI prépare les données et organise les conditions de maîtrise des usages. La conception, le développement, l’intégration et l’industrialisation des produits sont portés par notre expertise Data & IA Engineering. Transformation & Adoption accompagne l’évolution des rôles, des compétences et des pratiques.

Des expériences concrètes en AI Readiness & Gouvernance AI.

Expériences acquises par nos équipes au cours de leur parcours professionnel, y compris avant Kinoma.

Préparer les données non structurées pour des assistants RAG

Contribution et livrables

Formalisation d’un cadre détaillé de préparation des données non structurées pour des assistants d’IA générative de type RAG ; application à un assistant existant et test de la valeur ; définition d’une stratégie de déploiement et méthodologie d’application.

Résultat client et mesure du succès

Disposer d’un cadre opérationnel complet et applicable, et prouver sa valeur sur un assistant IA métier existant.

Référence 1 sur 2 : Banque

Vos données et votre gouvernance sont-elles prêtes pour vos ambitions IA ?

Évaluons les fondations et les responsabilités nécessaires pour faire progresser vos usages IA.

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