Le contexte du projet :

Dans le cadre du renouvellement de son ERP, un grand laboratoire pharmaceutique européen faisait face à des problèmes critiques de qualité et de structuration des données.

Les erreurs et inefficacités liées à des données non maîtrisées représentaient un coût élevé pour l’organisation, avec un impact direct sur les processus et la performance.

L’objectifs :

L’objectif principal était de mettre en place une gouvernance data robuste afin de :

• sécuriser la qualité des données utilisées dans les projets Data & IA,
• structurer et documenter les datasets pour en faciliter l’exploration et la réutilisation,
• et garantir la conformité réglementaire et la fiabilité des analyses métiers.

Durée de mission :

• Mission en régie avec un consultant technique dédié, pour accompagner durablement la montée en maturité Data du groupe.

Mise en œuvre :

Agaetis a déployé une approche progressive et pragmatique :

• Analyse et identification : cartographie des données des articles et identification des écarts de qualité.
• Challenge et structuration : mise sous contrôle des flux de transformation et clarification des process.
• Documentation : création de référentiels et traçabilité des jeux de données.
• Annotation & étiquetage : intégration de processus de labellisation pour améliorer la performance des futurs modèles IA.
• Accompagnement continu : transfert de compétences et sensibilisation des équipes métiers.
  

Résultats obtenus :

• Amélioration de la qualité des données
• Optimisation des coûts
• Structuration pérenne : mise en place de fondations solides pour les futurs projets Data & IA.
• Conformité garantie : meilleure maîtrise des données face aux exigences réglementaires pharmaceutiques.

Facteurs clés de succès :

• Expertise en gouvernance Data appliquée au secteur pharmaceutique.
• Approche pragmatique orientée résultats et économies mesurables.
• Accompagnement sur mesure avec présence d’un consultant technique.
• Collaboration étroite avec les équipes métiers pour assurer l’appropriation.

Et vous ?

Vous vous interrogez sur :

• la mise sous contrôle de vos données pour fiabiliser vos projets Data & IA,
• l’amélioration de la qualité de vos datasets critiques,
• ou l’intégration de processus de gouvernance pour répondre aux exigences réglementaires ?

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