Les projets en intelligence artificielle et en machine learning nécessitent un accès à des données centralisées et de haute qualité. Pourtant, gérer des pipelines de données en interne conduit souvent à une complexité accrue, des inefficacités et des retards qui freinent l’innovation. Cette session montrera comment l’automatisation transforme la circulation des données, en simplifiant l’ingestion, la normalisation et la préparation, pour alimenter efficacement les applications d’IA et de ML.

Vous découvrirez comment des pipelines automatisés, des services de data lake managés et des modèles de déploiement rapides permettent de passer plus vite de l’expérimentation à la production, en générant une réelle valeur business.

Au programme :

● Stratégies pour centraliser et normaliser des données issues de sources diverses

● Comment obtenir des données fiables et de haute qualité grâce à l’automatisation

● Les leviers pour accélérer le passage de l’IA de l’expérimentation à la production grâce à des flux de données évolutifs

● Démonstration Live: Découvrez en direct comment construire une application GenAI et créer un chatbot capable de fournir des recommandations personnalisées – une illustration concrète de la valeur apportée par des données centralisées et fiables.