La qualité des données RH, clé du succès : pourquoi vos projets d’IA échouent sans données fiables

L’IA sans de bonnes données, c’est comme une voiture de sport sans carburant

Vous avez enfin obtenu le feu vert pour votre premier projet IA dans les RH. Le chatbot doit répondre aux questions des collaborateurs, optimiser la sélection des candidats ou prédire les risques de départ.

Mais rapidement, la désillusion : votre application IA produit des résultats incohérents, passe à côté de schémas évidents ou fait des recommandations totalement illogiques.

Le problème ne vient généralement pas de l’algorithme – mais bien des données que vous lui donnez à traiter.

Imaginez donner à un expert RH un dossier rempli de notes illisibles, d’informations obsolètes et de données contradictoires. Attendez-vous tout de même à une analyse géniale ?

C’est exactement ce qui se passe tous les jours dans les entreprises françaises. Différentes études montrent qu’un grand nombre de projets IA échouent non à cause de la technologie, mais par manque de qualité des données.

La bonne nouvelle : la qualité des données RH n’a rien de sorcier. Vous n’avez ni besoin d’un diplôme en informatique, ni d’un budget à six chiffres.

Ce qu’il vous faut, c’est une démarche méthodique, et la compréhension des données clés pour chaque application IA.

Cet article vous montre concrètement comment rendre vos données RH prêtes pour l’IA. Vous découvrirez quelles dimensions de la qualité sont vraiment essentielles, comment identifier les problèmes typiques et quels outils peuvent vous aider.

Car une chose est sûre : le buzz ne paie pas les salaires – mais une IA avec de bonnes données, oui.

État des lieux : Les problèmes de données RH les plus courants sur le terrain

Avant d’aborder les solutions, regardons honnêtement à quels problèmes font face la majorité des entreprises. Car on ne peut corriger que ce que l’on connaît.

Le problème des silos : Quand les données vivent en vase clos

Dans de nombreuses entreprises, les informations RH sont éparpillées sur plusieurs systèmes. Le recrutement utilise l’outil A, la gestion du temps l’outil B, et la paie est externalisée chez le prestataire C.

Résultat ? Une candidate postule comme « Anna Müller », dans le système de temps elle s’appelle « A. Mueller » et sur le bulletin de salaire « Anna Müller-Schmidt ».

Pas de souci pour les humains. Mais pour un système IA, il s’agit de trois personnes différentes.

Formats de données incohérents : Jungle dans les détails

Regardez les intitulés de poste dans votre système. Trouvez-vous « Software Developer », « Développeur logiciel », « Dév. SW » ou « Programmeur » pour la même fonction ?

Ou pour les horaires : parfois « 40h », puis « 40 heures » ou « temps plein » ?

Ces incohérences viennent souvent du fait que plusieurs personnes saisissent les données – chacune selon ses habitudes.

Données obsolètes ou incomplètes

Un exemple typique : l’employé Max Weber a quitté l’entreprise il y a trois ans, mais son dossier existe encore. Raison : personne ne l’a supprimé explicitement.

Ou à l’inverse : les nouveaux collaborateurs ont un dossier de base, mais des données cruciales comme les qualifications, les langues ou les expériences projet manquent.

Le problème ne fait qu’augmenter à mesure que votre entreprise grandit. Chaque année voit s’accumuler plus de « données fantômes ».

Manque de standardisation dans les champs texte libre

Les champs texte libre sont pratiques pour l’utilisateur – un cauchemar pour l’analyse IA. Quand les managers saisissent leurs propres évaluations, on voit apparaître des entrées telles que :

• « Très bon en relation client »
• « Excellentes compétences en customer care »
• « Top sur le contact client »
• « Orientation client : super ! »

Tous veulent dire la même chose, mais un système IA ne peut établir ce lien automatiquement.

Origine des données floue et manque de documentation

Demandez dans votre entreprise d’où proviennent certains indicateurs RH. Souvent, vous récoltez des regards interrogateurs.

La satisfaction des employés provient-elle d’une enquête interne ? Des entretiens de départ ? Ou quelqu’un a-t-il estimé les chiffres ?

Sans ces informations, impossible de juger la valeur de vos données – et encore moins d’expliquer à une IA comment les utiliser.

Les coûts cachés d’une mauvaise qualité des données

Des données RH médiocres coûtent plus cher qu’on ne l’imagine. Quelques exemples du terrain :

• Les recruteurs perdent du temps à gérer les doublons de candidats
• Des erreurs de paie génèrent des régularisations et des collaborateurs mécontents
• Les outils de planification fournissent des prévisions peu fiables du fait de données obsolètes
• Des violations de conformité surviennent faute de documentation complète

On atteint vite plusieurs milliers d’euros gaspillés par an – sans valeur ajoutée en retour.

Bases de la qualité des données RH : Les six dimensions essentielles

La qualité des données n’est pas un concept flou à la définition variable. Il existe des critères précis et mesurables.

Le modèle ISO 25012 Data Quality définit plusieurs dimensions. Pour les applications RH, six sont particulièrement pertinentes :

1. Complétude : Toutes les informations nécessaires sont-elles présentes ?

La complétude ne signifie pas que tous les champs doivent être remplis. Elle signifie que toutes les informations nécessaires à votre objectif sont là.

Exemple : pour une analyse des salaires assistée par IA, vous avez besoin du poste, années d’expérience, qualifications et salaire actuel. Le champ « loisirs » n’est pas indispensable.

Voici comment mesurer la complétude en pratique :

2. Exactitude : Les données reflètent-elles la réalité ?

Des données exactes traduisent la situation réelle. Cela paraît évident, mais s’avère souvent plus difficile qu’on ne le croit.

Un exemple simple : votre système indique-t-il que l’employé X est encore dans le service A alors qu’il a changé depuis des mois ?

Les cas complexes concernent les données calculées : un algorithme de calcul de congés obsolète peut fausser tous les résultats qui en découlent.

3. Cohérence : Les données sont-elles logiquement harmonisées ?

Des données cohérentes suivent des règles et formats uniformes, que ce soit au sein d’un même dossier ou entre différents systèmes.

Pour vérifier la cohérence : un salarié peut-il être simultanément stagiaire et chef de service ? La date de sortie est-elle antérieure à la date d’entrée ?

La cohérence externe : tous les systèmes utilisent-ils les mêmes intitulés pour les départements, postes et statuts ?

4. Actualité : Dans quel délai les modifications sont-elles enregistrées ?

Les données RH évoluent en permanence : mobilité interne, nouvelles compétences, départs…

La question : dans quel délai ces changements sont-ils visibles dans vos systèmes ?

Selon l’application, les cycles de mise à jour diffèrent :

• Accès sensibles : mise à jour immédiate
• Paie : actualisation mensuelle généralement suffisante
• Organigramme : une mise à jour trimestrielle peut suffire

5. Unicité : Y a-t-il des doublons ou redondances ?

Chaque personne, département ou poste ne devrait exister qu’une seule fois dans votre système. Ça paraît logique, pourtant les doublons sont fréquents.

Pièges typiques :

• Un salarié postule à nouveau en interne
• Des systèmes différents utilisent des identifiants distincts
• Changements de nom (mariage…) non rattachés correctement
• Erreurs de saisie créant de nouveaux enregistrements

6. Traçabilité : Pouvez-vous prouver l’origine des données ?

Cette dimension est souvent négligée, mais elle est cruciale pour l’IA. Sachez :

• D’où provient l’enregistrement initial ?
• Qui l’a modifié, quand, et comment ?
• Quelles transformations ont été appliquées ?
• Quelle est la fiabilité de la source ?

C’est le seul moyen d’évaluer la qualité et d’investiguer en cas d’erreur.

Conseil pratique : Le score de qualité des données

Attribuez une note de 1 à 5 pour chaque dimension, puis pondérez selon leur importance pour votre projet IA.

Cela vous donne une base objective pour planifier vos actions de progrès et suivre vos avancées.

Étapes pratiques : Votre feuille de route pour améliorer la qualité des données RH

Assez de théorie, passons au concret. Voici votre guide pas-à-pas pour améliorer systématiquement la qualité de vos données RH.

Étape 1 : Cartographier le paysage des données

Avant toute amélioration, il faut connaître son existant. Dressez un inventaire complet de toutes les sources de données RH.

Le modèle ci-dessous peut servir de point de départ :

Documentez aussi les flux de données entre les systèmes. Quelles informations sont transférées manuellement ? Quelles synchronisations sont automatiques ?

Étape 2 : Évaluer la qualité des données

Il est temps de faire un état des lieux. Pour chaque source, passez systématiquement en revue les six dimensions qualité.

Un échantillon de 100 à 200 dossiers suffit pour mettre à jour les principaux problèmes.

La plupart des vérifications peuvent se faire via Excel ou des requêtes SQL :

• Complétude : Combien de champs obligatoires sont vides ?
• Exactitude : Y a-t-il des valeurs impossibles (date de naissance dans le futur) ?
• Cohérence : Tous les formats sont-ils identiques ?
• Actualité : Date de dernière modification du dossier ?
• Unicité : Des doublons potentiels ?

Étape 3 : Fixer les priorités

Vous ne pouvez pas tout corriger en même temps. Focalisez-vous sur les données cruciales pour vos projets IA lancés ou à venir.

Utilisez cette matrice de priorisation :

Étape 4 : Procéder au nettoyage des données

Entrons dans le vif du sujet. Démarrez avec les problèmes les plus flagrants :

Eliminer les doublons : Utilisez des algorithmes de correspondance floue. Des outils tels qu’OpenRefine détectent automatiquement les doublons.

Imposer la standardisation : Définissez des listes de valeurs pour les champs clés. Préférez les menus déroulants avec options prédéfinies aux textes libres.

Compléter les champs vides : Etablissez des règles pour gérer les données manquantes. Vous pouvez parfois les déduire d’autres systèmes ou les collecter auprès des collaborateurs concernés.

Étape 5 : Établir des règles de qualité

Des données propres, c’est le début, pas la fin. Sans vigilance continue, la qualité se dégrade rapidement.

Mettez en place des règles de validation automatiques :

• Formulaires avec champs obligatoires et formats contrôlés
• Vérifications de cohérence à la saisie
• Alertes automatiques en cas de modification suspecte
• Rapports réguliers sur la qualité des données

Étape 6 : Clarifier les responsabilités

La qualité des données est l’affaire de tous. Toute personne qui saisit ou modifie une donnée est impliquée.

Définissez des rôles précis :

• Data Owner : Qui est responsable sur le contenu pour chaque type de donnée ?
• Data Steward : Qui surveille la qualité technique ?
• Data User : Qui signale les problèmes qualité ?

Important : faites de la qualité des données un objectif mesuré. Ce qui n’est pas mesuré ne s’améliore pas.

Étape 7 : Mettre en place le monitoring

Installez un tableau de bord affichant en temps réel vos principaux indicateurs de qualité :

• Taux de complétude par champ
• Nombre de doublons détectés
• Délai depuis la dernière mise à jour
• Nombre d’échecs de validation

Vous détecterez ainsi les problèmes avant qu’ils n’affectent vos applications IA.

L’erreur la plus courante (et comment l’éviter)

Beaucoup d’entreprises considèrent le nettoyage comme un projet ponctuel. Or ça ne marche pas.

La qualité des données est un processus continu. Prévoyez dès le départ la maintenance et l’amélioration dans la durée.

Mieux vaut investir dans des processus durables que dans de grandes opérations « coup de balai » uniques.

Mise en œuvre technique : Outils et processus pour une gestion durable des données

La stratégie est en place, il vous faut à présent les bons outils. Découvrez quelles solutions conviennent à chaque besoin – et faites la différence entre le réellement utile et le simple gadget.

Vue d’ensemble des catégories d’outils

Pour la qualité des données RH, on distingue quatre grandes catégories d’outils :

1. Data Profiling Tools : Analysent l’existant et détectent automatiquement les problèmes qualité.

2. Data Cleansing Tools : Nettoient et standardisent les données selon des règles définies.

3. Master Data Management (MDM) : Gèrent les référentiels de données communs à plusieurs systèmes.

4. Data Quality Monitoring : Surveillent la qualité des données en continu et alertent en cas de dérives.

Solutions open source et gratuites

Pas besoin de suite logicielle coûteuse pour débuter. Des outils gratuits suffisent souvent :

OpenRefine : Idéal pour les opérations de nettoyage ponctuelles. Il importe des fichiers CSV depuis votre SIRH, détecte les doublons et standardise les contenus.

Talend Open Studio : Une suite ETL complète pour traiter régulièrement de gros volumes. Courbe d’apprentissage un peu raide, mais très puissante.

Apache Griffin : Pour monitorer la qualité sur des environnements volumineux, notamment si vous utilisez déjà les outils Apache.

Outils commerciaux pour une approche professionnelle

Si vos volumes de données augmentent ou que vos exigences se complexifient, des solutions « pro » deviennent rentables :

Informatica Data Quality : Leader sur les environnements entreprise. Fonctions très complètes… et un coût en conséquence.

IBM InfoSphere QualityStage : Parfaitement intégré aux environnements IBM, très performant en profiling.

SAS Data Management : Excellente solution pour l’analyse statistique et la détection d’anomalies.

Solutions dédiées aux RH

Certains outils sont conçus spécifiquement pour les données RH :

Workday : Fonctions de contrôle qualité directement intégrées aux processus RH.

SuccessFactors : Suite RH de SAP avec analyses de données avancées.

BambooHR : Outil plus simple pour PME, avec des contrôles de base sur la qualité des données.

Construire une architecture durable

Les outils ne suffisent pas : il faut une architecture réfléchie :

Définir une source unique de vérité : Décidez quel système fait foi pour chaque type de donnée. Les autres systèmes doivent s’y synchroniser.

Documenter la traçabilité (data lineage) : Tracez le parcours des données de la source à la destination. C’est précieux quand un bug survient.

Mettre en place une « staging area » : Toutes les données entrantes sont vérifiées avant d’alimenter les systèmes de production.

Automatiser les contrôles qualité

Le contrôle manuel n’est pas scalable. Automatisez au maximum :

Validation à la saisie : Dès l’entrée, vérifiez et refusez par exemple toute adresse e-mail au format erroné.

Validation par lot : Des traitements nocturnes contrôlent la cohérence et la complétude de tous les enregistrements.

Surveillance en temps réel : Les indicateurs clés sont monitorés en continu, avec alertes immédiates en cas d’écart.

Intégration API pour des flux de données souples

Les plateformes RH modernes proposent des API, préférez-les aux interfaces manuelles :

• Synchronisation auto = moins d’erreurs de saisie
• Données en temps réel = plus d’actualisation
• Formats standardisés = données plus cohérentes

Cloud ou on-premises : que choisir ?

Votre choix dépendra de vos besoins spécifiques :

Le cloud est indiqué si :

• Vous souhaitez un déploiement rapide
• Votre équipe IT est limitée
• Vous avez besoin d’évolutivité
• Vos contraintes de conformité sont compatibles cloud

L’on-premises garde tout son sens si :

• Vous avez des exigences strictes de confidentialité
• Vous souhaitez exploiter l’infrastructure existante
• Un contrôle total sur les traitements vous est nécessaire

Stratégie de déploiement : étape par étape

Commencez petit, puis élargissez progressivement :

Phase 1 (mois 1-2) : Collecte et analyse des données avec des outils simples

Phase 2 (mois 3-4) : Implémentation des règles de qualité de base

Phase 3 (mois 5-6) : Automatisation des processus récurrents

Phase 4 (à partir du 7ème mois) : Analytics avancés et préparation IA

Mesurer la réussite et optimiser

Dès le départ, fixez des cibles mesurables :

• Réduire les doublons de 90 %
• Taux de complétude des champs critiques supérieur à 95 %
• Mises à jour réalisées sous 24 h pour les changements importants
• Moins de 1 % d’échecs de validation

Pointez ces indicateurs chaque mois et ajustez votre stratégie en conséquence.

Mesurer le ROI : Comment évaluer le succès de vos investissements IA

Investir dans la qualité des données demande du temps et de l’argent. Mais comment évaluer réellement le succès ? Et comment convaincre votre direction ?

Voici les indicateurs qui comptent vraiment et comment construire un business case solide.

Les économies directes

Une meilleure qualité des données vous fait économiser concrètement à plusieurs niveaux :

Temps gagné sur la correction manuelle : Calculez combien d’heures vos salariés consacrent à réparer les erreurs. Dans une entreprise de 100 personnes, cela représente fréquemment 2 à 3 heures par semaine rien que pour les corrections RH.

Moins d’erreurs de paie : Chaque erreur coûte en temps de correction mais aussi en confiance. Si vous réduisez de 80 % les régularisations mensuelles, l’économie est mesurable sur la masse salariale.

Recrutement plus efficace : Des candidats bien renseignés évitent les doublons, génèrent de meilleurs appariements et raccourcissent les cycles d’embauche. Vous réduisez ainsi le coût du recrutement et celui des postes vacants.

Les bénéfices indirects

Moins faciles à quantifier, ils sont parfois les plus précieux :

Des décisions plus éclairées : Si vos tableaux de bord reflètent la réalité, vos décisions RH gagnent en pertinence. Cela se voit par la baisse du nombre d’erreurs de recrutement.

Meilleure conformité : Une documentation complète et fiable limite le risque d’infractions. Les amendes et frais d’avocat évités peuvent être significatifs.

Une satisfaction collaborateurs accrue : Si paie et congés sont correctement gérés, la satisfaction mesurable grimpe.

Indicateurs spécifiques à l’IA

Des métriques additionnelles concernent les projets IA :

Précision des modèles : Une meilleure qualité augmente immédiatement la précision des prédictions IA. Mesurez accuracy, precision et recall avant/après nettoyage.

Temps d’entraînement : Des données propres réduisent fortement le prétraitement. Vos cycles de développement IA sont ainsi raccourcis.

Robustesse du modèle : Des données cohérentes rendent les modèles plus stables et performants sur de nouveaux jeux de données.

Tableau de bord d’indicateurs pour la direction

Construisez un tableau de bord simple autour de quelques indicateurs clés :

Calculer le business case

Voici comment défendre votre projet sur la base de chiffres :

Rassemblez les coûts :

• Investissement initial en outils et configuration
• Coûts d’abonnement annuels
• Temps salarié pour l’implémentation et l’exploitation
• Frais de formation

Quantifiez les gains :

• Temps économisé × taux horaire
• Coûts d’erreur évités
• Décisions plus rapides
• Risques de conformité éliminés

Exemple pour une entreprise de 150 personnes :

Création de valeur sur le long terme

La véritable valeur s’exprime sur plusieurs années :

Année 1 : Nettoyage de base et optimisation des processus

Année 2 : Premiers cas IA en production, gains d’efficacité accrus

Année 3+ : Montée en puissance de l’IA, avantages concurrentiels stratégiques

Intégrer les risques et les défis

Soyez réaliste dans votre analyse :

• Tous les problèmes qualité ne sont pas solubles d’emblée
• Le changement culturel prend du temps
• L’intégration technique peut réserver des surprises
• Un maintien dans la durée implique un coût continu

Prévoyez une marge de sécurité de 20 à 30 % pour les imprévus.

Success stories pour la communication interne

Collectez des exemples très concrets de bénéfices :

« Grâce au nettoyage des données RH, notre chatbot de recrutement a significativement augmenté le taux de sélection des bons candidats. »

« La détection automatique des risques de turnover fonctionne désormais si bien qu’une grande part des départs critiques peuvent être anticipés. »

Ces anecdotes parlent souvent plus que des indicateurs abstraits.

Conformité en focus : Traitement des données RH en toute sécurité juridique

À l’ère de l’optimisation par l’IA, un point reste essentiel : le respect du cadre légal.

Les données RH comptent parmi les plus sensibles d’une organisation. Un manquement à la conformité peut coûter cher – et entamer durablement la confiance de vos équipes.

Exigences RGPD pour le traitement des données RH

Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) fixe des exigences claires :

Légalité du traitement : Chaque traitement de données doit reposer sur une base légale. Pour les RH, c’est souvent l’art. 6, par. 1, lit. b (exécution du contrat) ou lit. f (intérêt légitime).

Limitation des finalités : Les données ne peuvent être utilisées que pour l’usage initialement déclaré. Si vous comptez recourir à l’IA pour le matching des candidatures, informez-en explicitement vos candidats.

Minimisation des données : Ne traitez que les données vraiment nécessaires à votre objectif. Champ « loisirs » sur un formulaire de candidature : rarement conforme au RGPD.

Limitation de conservation : Supprimez les données dès qu’elles ne sont plus utiles. Les candidats refusés ont le droit à l’effacement.

Catégories particulières de données personnelles

Les services RH manipulent souvent des données dites « sensibles » selon l’art. 9 du RGPD :

• Données de santé (arrêts maladie, certificats médicaux)
• Appartenance syndicale
• Origine ethnique (programmes diversité)
• Opinions politiques (en cas de mandat élu)

Leur traitement exige des mesures renforcées. Généralement une autorisation explicite, ou recours à l’art. 9 §2 b (droit du travail).

Mesures techniques et organisationnelles (MTO)

Le RGPD demande des mesures de sécurité adaptées, dont :

Contrôle d’accès : Seules les personnes habilitées peuvent consulter les données. Utilisez des droits basés sur les rôles.

Pseudonymisation et chiffrement : Stockez chiffré et pseudonymisez chaque fois que possible.

Portabilité des données : Les salariés peuvent recevoir leurs infos au format standard, structuré.

Traçabilité et journalisation : Gardez trace de tous les accès, utile en cas d’incident de sécurité.

Accord avec les représentants du personnel pour l’IA RH

La mise en œuvre de l’IA en RH doit être discutée avec les Instances Représentatives du Personnel :

Transparence : Expliquez comment fonctionnent vos algorithmes et quelles données sont traitées.

Droits de co-décision : Les décisions automatiques sur le personnel relèvent souvent du code du travail (ex : art. L.2323-32).

Explicabilité des algorithmes : Documentez comment de telles décisions sont produites – l’explicabilité est clé.

Sous-traitance et cloud RH

Pour chaque fournisseur cloud traitant vos données RH, formalisez le contrat de sous-traitance réglementaire :

Sélection rigoureuse : Vérifiez les certifications RGPD de vos fournisseurs.

Consignes claires : Définissez précisément traitement et utilisation des données.

Maîtrise de la sous-traitance en chaîne : Les sous-traitants de vos prestataires cloud doivent eux aussi respecter le RGPD.

Transfert international des données

Soyez vigilant pour tout transfert hors UE :

Vérifiez les décisions d’adéquation : Certains pays sont reconnus comme « sûrs » par la Commission européenne.

Utilisez les clauses contractuelles types : Pour les autres pays, ces clauses apportent un cadre légal.

Évaluez l’impact du transfert : Analysez le risque pour chaque flux international.

Gérer efficacement les droits des personnes concernées

Vos salariés disposent de droits étendus sur leurs données :

Droit d’accès : Ils peuvent demander la liste complète des informations détenues sur eux.

Rectification : Les erreurs doivent être corrigées sur demande.

Effacement : Dans certains cas, les données doivent être supprimées.

Opposition : Ils peuvent s’opposer à certains traitements.

Mettez en place des processus efficaces pour gérer ces demandes.

Analyse d’impact sur la vie privée (AIPD)

Pour tout traitement à haut risque : réalisez une AIPD.

Quand est-ce obligatoire ? Évaluation systématique du personnel, profiling à grande échelle, ou traitement massif de données sensibles.

Contenu : Description des traitements, analyse de nécessité, évaluation des risques, mesures de sécurité.

Implication du DPO : Votre DPO doit être associé à la démarche.

Conseils pratiques pour la conformité au quotidien

La documentation avant tout : Tenez un registre des traitements et documentez chaque décision en matière de protection des données.

Formez vos équipes : Tout collaborateur RH doit être sensibilisé régulièrement à la protection des données.

Privacy by design : Intégrez les exigences RGPD dès la conception des nouveaux outils RH.

Plan d’alerte : Préparez-vous à toute violation de données : vous disposez de 72h pour notifier l’autorité.

Conclusion : Vos prochaines étapes

La qualité des données RH n’est pas un simple bonus technique – c’est le socle de tout usage RH réussi de l’IA.

Reprenons les points clés :

Commencez petit : Inutile de tout corriger d’un coup. Concentrez-vous sur les données cruciales pour vos projets IA.

Rendez la qualité mesurable : Définissez des indicateurs clairs et suivez-les dans le temps. Ce qui n’est pas mesuré ne s’améliore pas.

Pensez processus : Un grand nettoyage ponctuel ne sert à rien. Investissez dans des processus durables et une vraie gouvernance.

N’oubliez pas la conformité : Qualité et protection des données vont de pair – tenez compte des exigences légales dès le début.

Votre feuille de route pour les prochaines semaines :

1. Semaine 1 : Cartographiez l’ensemble de votre paysage de données RH
2. Semaine 2-3 : Évaluez la qualité des principaux jeux de données
3. Semaine 4 : Priorisez les problèmes identifiés selon leur impact business
4. Mois 2 : Implémentez les premiers quick-wins de nettoyage
5. Mois 3 : Mettez en place le monitoring et des contrôles qualité continus

Rappelez-vous : le parfait est l’ennemi du bien. Pas besoin d’une qualité à 100 % pour réussir vos projets IA. Mais il vous faut une démarche structurée et une amélioration continue.

L’investissement dans la qualité des données RH sera rentable : pour vos projets IA mais aussi pour l’efficacité globale des RH.

Et si vous souhaitez être accompagné : Brixon AI aide les PME à rendre leurs données prêtes pour l’IA et à déployer des applications d’IA productives. Notre devise : le hype ne paie pas les salaires, mais de bonnes données associées à la bonne IA, si.

Questions fréquentes