Introduction : Jeter les bases pour des données prêtes pour l'IAL'évolution des frameworks de donnéesLes débuts (2015-2019)Période de transition (2020-2022)L'ère de l'IA générative (2022–aujourd'hui)L'ère de l'IA agentique (2024–aujourd'hui)La nécessité d'une nouvelle approche : les exigences fondamentales pour des données prêtes pour l'IASaisir la logique métier et le contexteGarantir la qualité et la cohérence des donnéesGérer la complexité et la diversitéMaintenir la sécurité, la conformité et la confidentialitéFaciliter le partage d'informations et la collaborationPrise en charge de l'évolutivité et des performancesGérer les données comme un produit stratégiqueDonner les moyens aux utilisateurs grâce à la documentation et aux conseilsUn cadre de base pour des données prêtes pour l'IACapturer la logique métier et le contexteGarantir la qualité et la cohérence des donnéesGérer la complexité et la diversitéAssurer la sécurité, la conformité et la confidentialitéFaciliter le partage d'informations et la collaborationPrise en charge de l'évolutivité et des performancesGérer les données comme un produit stratégiqueDonner les moyens aux utilisateurs grâce à la documentation et aux conseilsDonnées prêtes pour l'IA Schémas du cadre de données : guide pratique de mise en œuvrePlan d'action n° 1 : Moteur d'intelligence contextuelle métierPlan d'action n° 2 : Orchestration adaptative de la qualité des donnéesPlan directeur n° 3 : Orchestration de la diversité et de la complexité des donnéesPlan d'action n° 4 : Plateforme de données IA axée sur la sécuritéRésumé