Élaborer une stratégie claire pour l'adoption de
l'IA en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise, en tenant compte de ses ressources, de ses objectifs et de son secteur d'activité.

Aider à maitriser, collecter, nettoyer et organiser les données en mettant en place des pipelines de données efficaces et en garantissant la conformité aux réglementations en matière de confidentialité.

Aider à identifier les compétences nécessaires, recruter des experts en IA et en Data Science, et fournir des programmes de formation pour développer les compétences en interne.

Concevoir et développer des modèles d'IA et de machine learning spécifiques aux besoins de l'entreprise, en utilisant des algorithmes appropriés.

Mettre en place des pratiques pour expliquer les décisions des modèles, garantir la transparence et s'assurer que les projets d'IA respectent les normes éthiques et légales.

Mettre en place des mesures de sécurité pour protéger les données sensibles et prévenir les violations de sécurité.

Concevoir des architectures de données et d'IA évolutives et intégrer les solutions dans les systèmes existants de l'entreprise.

Évaluer l'impact financier des projets d'IA et de Data Science et identifier les domaines où des améliorations peuvent être apportées.

Mettre en place des systèmes d'évaluation en continu des modèles d'IA pour garantir leur performance à long terme et effectuer les ajustements nécessaires.

Proposer des approches d'IA plus respectueuses de l'environnement en utilisant des techniques de formation plus efficaces et en optimisant l'infrastructure.