Le nettoyage de données assisté par l'IA ne fonctionne que si les règles de nettoyage sont explicites, les résultats reproductibles et chaque modification justifiable a posteriori. Ce cours explique comment utiliser l'IA comme un assistant encadré pour le profilage, la transformation et la documentation, tout en préservant la validation humaine et la traçabilité de l'origine des données. Il s'adresse aux analystes, aux data scientists et aux experts métiers qui ont besoin de données plus propres pour l'analyse, sans pour autant sacrifier la traçabilité ou la fiabilité.
La formation aborde les livrables de nettoyage prêts pour l'audit, les décisions explicites concernant les suppressions, les imputations, la déduplication, la conversion de types et les valeurs aberrantes, ainsi que le profilage assisté par IA des schémas, des distributions et des anomalies. Elle couvre également le code de nettoyage soumis au contrôle de version, les transformations préservant la traçabilité, les contrôles de gouvernance, les contraintes de confidentialité et la documentation professionnelle pour l'ensemble du processus de nettoyage.