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Data Quality

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Le Lab Data Quality est le centre d’expertise de Heka.ai sur les sujets autour de la qualité des données.

Les missions du Lab

DQ

Notre enjeu : démystifier les sujets de qualité des données, souvent considérés comme fastidieux, grâce à des outils alimentés par l'IA simples et directement utilisables par les Métiers.

L'équipe Data Quality est en charge de :
  • Rédiger des publications autour de sujets exploratoires de qualité des données
  • Développer des solutions pour les mettre à disposition des Data Scientists de Heka.ai
  • Offrir un service d’expertise interne et externe sur le sujet

Nos sujets de recherche

Transparency & Compliance

Un enjeu phare des années à venir autour de la Data Science est la transparence et l’intelligibilité des modèles d’intelligence artificielle. Ce sujet apparaît comme une thématique majeure de notre Lab où nous cherchons à :
Investiguer les méthodes d’interprétabilité des modèles à la pointe pour mieux comprendre les résultats livrés par l’intelligence artificielle,
Valoriser des méthodes à la pointe, comme les GAN, pour générer des données fictives et explorer des éléments de réponse pertinents aux contraintes réglementaires comme le RGPD.

Outliers Detection

La qualité des données est un problème d’ensemble touchant généralement de large quantité de données. Une des thématiques adressées est la détection de valeurs aberrantes automatique sur une large quantité de données, de toutes sortes (données tabulaires, mais également textuelles ou issues d’images) via la valorisation de méthodologies auto-apprenantes.

Data Enrichment

L’enrichissement de données est un moyen efficace d’augmenter l’approche de qualité des données. Aussi, dans le cadre de ce Lab, nous explorons l’opportunité de valoriser des sources de données externes et éventuellement non structurées. À titre d’illustrations, nous nous intéressons aux images satellites, à certaines images LIDAR ou de façon plus classique, aux données disponibles en Open Data.

Nos solutions d'IA au service de la Data Quality

Nos publications

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« IA vs RH » par Sia Partners : La revanche des…

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