Quand l’IA amplifie les erreurs de données
Une donnée erronée fausse un tableau de bord. Confiée à l’IA, elle peut aller beaucoup plus loin : alimenter des recommandations, des campagnes ou des actions automatisées, à grande échelle et sans que personne ne s’en aperçoive.
C’est tout l’enjeu de la règle du 1-10-100-1000 : plus une erreur est détectée tard, plus elle coûte cher. Et avec l’IA, elle ne reste plus isolée, elle se propage.
Ce que vous allez découvrir dans le replay
- Les principales sources d’erreurs dans les données e-commerce, et leur impact sur l’acquisition, la personnalisation et la conversion
- Le Spec-Driven Measurement : partir d’une spécification claire pour fiabiliser la collecte dès le départ
- La détection d’anomalies avec le Weekly Data Quality Check, la méthode d’Optimal Ways pour contrôler vos données chaque semaine
- Comment Netvigie automatise la surveillance de la qualité et de la conformité de vos données, pour repérer les écarts avant qu’ils n’atteignent vos tableaux de bord
- Les fondations à construire pour disposer de données prêtes pour l’IA
Une conviction partagée avec notre partenaire Optimal Ways : l’IA ne rattrape pas de mauvaises données, elle en démultiplie les effets.
Si ces enjeux vous parlent, renseignez le formulaire ci-dessous pour visionner le replay complet du Business Talk.
