A) Choisir un service/une mission précise à optimiser :

   1) Quel objectif de l'algorithme ?
   2) Quelle mesure de l'erreur à minimiser ?
   3) Le problème est-il supervisé ou non-supervisé ?
   4) Comment puis-je être convaincu(e) par l'algorithme mis en place ?
   5) Ai-je besoin de comprendre le résultat produit par l'algorithme ?

B) Réfléchir au projet dans toutes ses dimensions

   1) Quelle est la "valeur du projet" ? Qu'est ce que je peux gagner ?
   2) Quels sont les leviers opérationnels ? Comment est-ce que les données vont apporter un progrès ?
   3) Quelles sont les données disponibles en interne et en open data ?
   4) Quels sont les risques et limites de la démarche ?
      i) qualité des données
      ii) Mise en oeuvre (conduite du changement ?)
      iii) Problèmes éthiques liés à l'algorithme ?
      iv) Analyse en terme de vie privée

C) Autres données
Remarques : si pour un des points suivant, malgré vos efforts, vous ne trouvez
 pas de lien avec votre projet, ni même avec la thématique, précisez-le.
 Ca peut arriver.

   1) Est-ce que j'ai des données de sons ou d'images qui peuvent être reliées au projet ?
   2) Est-ce que la vision "réseau" est pertinente pour le sujet ?
   3) Ai-je des données de texte ? Que peuvent-elles m'apporter ?
   4) Y a-t-il des données utile sur le web que je pourrai scraper ?
   5) Que puis-je imaginer en termes de représentation ? (Data Visualisation)


D) Est-il possible sur le jeu de données utilisé de faire de l'Open Data ?
   1) Quelle motivation pour ouvrir ?
   2) Des raisons de ne pas le faire ?
   3) Comment organiseriez-vous l'ouverture des données ou d'un extrait de celle-ci ?
	i) Préparation des données
	ii) Mode de diffusion
	iii) Quelle animation de la communauté ?