Faut-il vraiment des données parfaitement propres pour se lancer dans l’IA ?

[PODCAST] Joseph Aoun x Margot Bletterie 3
Joseph Aoun - Data and AI solutions Director (UAE)

Par Joseph Aoun - Directeur Data et IA Director (UAE)

Le 18 juillet 2025

Faut-il vraiment des données parfaitement propres pour se lancer dans l’IA ? Joseph Aoun partage son point de vue.

Dans un épisode spécial de 15 minutes animé par Margot Bletterie, Joseph Aoun, notre Directeur Data & IA basé aux Émirats Arabes Unis, aborde une question que se posent de plus en plus les dirigeants data : faut-il absolument des données impeccables pour démarrer un projet d’intelligence artificielle ?

À contre-courant des idées reçues, cette conversation revient sur un principe souvent cité « garbage in, garbage out » et explore en quoi l’IA générative vient bousculer les standards habituels de qualité de données.

« Beaucoup d’entreprises repoussent leurs projets IA en attendant d’avoir des données parfaitement propres », souligne Joseph. « Mais aujourd’hui, cette exigence peut devenir un vrai frein. »

Margot et Joseph échangent de manière directe sur les arbitrages à faire entre qualité des données et rapidité de mise en œuvre, sur le rôle clé du contexte et des métadonnées, et sur les capacités souvent sous-estimées des modèles génératifs à tirer parti de données imparfaites.

Quelques idées fortes de l’épisode :

  • Faut-il viser la perfection ou avancer rapidement ?

  • Comment l’IA générative rebat les cartes de la qualité des données

  • Par où commencer quand on n’a pas des données “idéales”

  • Pourquoi les métadonnées et le contexte deviennent stratégiques

 

La perfection peut attendre, la clarté sur vos données, non.

[PODCAST] Joseph Aoun x Margot Bletterie

PODCAST

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