AI Projects Fail More Often Because of Data Than Code

De nombreux projets d'IA échouent faute de données prêtes, plutôt qu'à cause de modèles faibles. Pour une adoption réussie de l'IA, les entreprises doivent moderniser leurs écosystèmes de données, notamment en investissant dans l'ingénierie des données.