Projets Data et IA : Comment dépasser le stade de l’expérimentation ?

La plupart des grandes entreprises ont maintenant lancé leurs programmes de transformation pour devenir « Data Centric ».

Le nombre de projets Data a ainsi fortement augmenté ces derniers mois, porté par l’accès à de multiples sources de données (données non-structurées, IOT, …), une volonté d’innovation forte et un « Time-to-Market » accéléré.

Aujourd’hui, le socle technique et là, des dispositifs de gouvernance sont déployés, des cas d’usages ont été identifiés, des POC ou POV ont été lancés. Pour autant, seulement 30% des projets réussissent à franchir l’étape de l’Industrialisation, et l’ancrage dans le temps restent à pérenniser.

Nous avons pu constater plusieurs freins à l’industrialisation : l’absence d’alignement avec les objectifs de l’entreprise, des problèmes de qualité de données, l’ampleur des projets, les difficultés d’accès et de partage des informations, les silos technologiques et organisationnels, la difficile implication des équipes ou encore un modèle de delivery non optimal.

De nombreux challenges sont donc à relever afin de briser ce « plafond de verre ». 

Au cours de ce webinar, nous partagerons :

• Les enjeux d’un projet d’industrialisation data 

• Les leviers à actionner pour lever les freins 

• Les pièges à éviter pour faciliter l’industrialisation

• Les retours d’expérience sur lesquels capitaliser