Bâtir un contexte data fiable pour industrialiser l’IA : le cas Sage

Un système d’IA ne vaut que le contexte qu’on lui donne : définitions partagées, propriétaire identifié, qualité mesurée, traçabilité. Sage a construit ce contexte avant d’industrialiser l’IA. Chaque produit de données suit un cycle de six étapes, avec un sponsor métier et un contrôle de la valeur à chaque jalon.

La gouvernance IA a repris la même mécanique : revue, livraison, suivi du risque et de la valeur après mise en production. Résultat : 75 % de rapports en moins, 500 cas d’usage arbitrés, plus de 100 cas d’usage IA déployés, à l’échelle de 2 millions de clients. Voici comment.

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