Améliorer la qualité des données avant un projet d'intelligence artificielle : les étapes clés
Lancer un projet d'intelligence artificielle dans un environnement industriel sans avoir vérifié la qualité des données en amont, c'est un peu comme construire une maison sur des fondations mal préparées. Les modèles les plus sophistiqués ne pourront rien faire de bon si les données qui les alimentent sont incohérentes, incomplètes ou mal structurées. Dans le contexte de l'intégration OT IT, où les flux de données doivent circuler entre les systèmes de production et les appl