L’intelligence artificielle promet de transformer l’acquisition, la personnalisation et l’optimisation des performances e-commerce.
Encore faut-il pouvoir faire confiance aux données qui l’alimentent !
📊 Une donnée erronée dans un tableau de bord peut fausser une analyse.
🤖 Cette même donnée exploitée par une IA peut entraîner des recommandations inadaptées, des décisions incorrectes et même des actions automatisées à grande échelle.
Avec l’IA, le coût de la mauvaise qualité des données change de dimension.
Pendant 60 minutes, Nicolas Malo et Hugo Stepien d’Optimal Ways, accompagnés de Thomas PINTE, Directeur général de Netvigie(& Seenaptic), ont partagé des exemples concrets et des approches opérationnelles pour :
🔹 Comprendre la règle 1–10–100–1000 et l’amplification des erreurs par l’IA.
🔹 Découvrir le Spec-Driven Measurement pour fiabiliser la collecte de données à l’ère de l’IA.
🔹 Identifier les principales sources d’erreurs dans les données e-commerce.
🔹 Mesurer les impacts sur l’acquisition, la personnalisation et la conversion.
🔹 Détecter les anomalies grâce à notre Weekly Data Quality Check (WDQC).
🔹 Automatiser la surveillance de la qualité et de la conformité avec Netvigie.
🔹 Construire des fondations de données réellement prêtes pour l’IA.
💡 Notre conviction : l’IA ne transforme pas de mauvaises données en bonnes décisions. Elle risque surtout d’en amplifier les conséquences.
Si ces enjeux vous concernent , ne ratez pas le « replay » de notre webinar exclusif.
