L’IA continue d’être à la pointe de l’innovation et de l’efficacité opérationnelle, révolutionnant les industries du monde entier. Cependant, une question persiste : les organisations peuvent-elles faire confiance à l’IA pour obtenir des résultats fiables, éthiques et percutants ? La réponse se trouve dans la base qui soutient les systèmes d’IA : les données. Des données propres, gouvernées et exploitables constituent l’épine dorsale du succès de l’IA. Combinées à la surveillance humaine et à la collaboration, ces bases sont essentielles pour instaurer la confiance, garantir la transparence et libérer tout le potentiel de l’IA.
Le rôle des données dans le succès de l’IA
La préparation des données est l’élément crucial qui transforme l’IA d’une capacité abstraite en un atout stratégique. Comme le souligne le livre blanc de Calian, la qualité et l’intégrité des données déterminent l’efficacité des systèmes d’IA. Des données mal gérées ou incomplètes présentent des risques tels que des inexactitudes, des inefficacités et des problèmes éthiques comme la partialité ou le manque de responsabilité.
Trois défis majeurs empêchent souvent les organisations d’être prêtes pour les données :
- Gestion des données non structurées
Les données non structurées, qu’il s’agisse de courriels ou de messages sur les médias sociaux, constituent aujourd’hui la majeure partie des informations stockées dans les systèmes d’entreprise. Contrairement aux données structurées, elles manquent d’organisation et sont donc plus difficiles à analyser. Sans les outils et les stratégies appropriés pour gérer cette complexité, les données non structurées restent une ressource inexploitée.
- Complexité des réglementations
La présence croissante de réglementations telles que GDPR, PIPEDA et CCPA nécessite de solides pratiques de gouvernance des données. La non-conformité peut entraîner des pénalités financières, des perturbations opérationnelles et une atteinte à la réputation, ce qui fait de l’adhésion non seulement une nécessité, mais aussi une priorité pour les organisations.
- Silos de données entre les départements
Les silos de données limitent l’accessibilité et la collaboration entre les départements, ce qui entrave l’obtention d’informations globales. Par exemple, un établissement bancaire peut héberger des données clients fragmentées dans des systèmes distincts pour la banque de détail, les investissements et les prêts. Sans l’intégration de ces systèmes, il est impossible d’établir un profil complet du client, ce qui affecte la personnalisation, l’identification des risques et la prise de décision.
Les organisations doivent s’attaquer de front à ces défis pour exploiter efficacement l’IA. Des données de haute qualité, bien structurées et gérées de manière sécurisée garantissent que l’IA fonctionne de manière responsable et fournit des informations exploitables.
Préparer l’avenir de l’IA avec GenAI
L’évolution rapide de technologies telles que l’IA générative (GenAI) redéfinit la manière dont le contenu analytique est fourni et contextualisé. Selon Gartner, Inc, d’ici 2027, 75 % des nouveaux contenus analytiques seront contextualisés pour des applications intelligentes grâce à la GenAI, ce qui permettra d’établir une connexion composable entre les informations et les actions*.
Ce changement signifie que les organisations doivent faire plus que simplement mettre en œuvre l’IA ; elles doivent établir une infrastructure qui permet l’intégration transparente des connaissances dans des applications intelligentes. La préparation des données est le fondement de la réalisation de cette vision. Les entreprises qui ne parviennent pas à optimiser leurs cadres de données risquent d’être distancées par la GenAI, qui ouvre une nouvelle ère d’analyses composables et contextuelles.
Pour se préparer à cette transformation, les entreprises doivent se concentrer sur la rationalisation de leurs stratégies de gestion des données :
- Effectuer régulièrement des audits de données afin d’identifier les lacunes et les inefficacités.
- Investissez dans des plateformes modulaires telles que Microsoft Fabric pour unifier et gérer efficacement les données.
- Cassez les silos pour favoriser la collaboration et permettre la génération d’informations globales.
- Adopter des mesures de cybersécurité pour garantir l’intégrité des données et la conformité avec des réglementations en constante évolution.
Ces stratégies permettront non seulement d’améliorer les capacités d’IA, mais aussi de positionner les organisations de manière à ce qu’elles prospèrent dans un environnement où les connaissances débouchent de manière transparente sur des actions.
L’importance de la surveillance humaine
Même si les systèmes d’IA deviennent de plus en plus sophistiqués, l’intervention humaine est irremplaçable pour combler les lacunes critiques et garantir des performances fiables. Associer la supervision humaine à des cadres de données solides renforce la fiabilité et l’efficacité de l’IA. Voici comment :
- Supervision éthique
Les algorithmes héritent de préjugés intégrés dans leurs données d’apprentissage, ce qui peut avoir des conséquences inéquitables ou involontaires. La supervision humaine garantit que les décisions sont conformes aux principes éthiques et aux valeurs de l’organisation, ce qui atténue les risques de résultats biaisés de l’IA.
- Explicabilité
L’IA peut souvent être une “boîte noire”, dont les processus de prise de décision sont obscurs pour les parties prenantes. Les experts humains permettent d’interpréter et de clarifier les résultats de l’IA, ce qui favorise la confiance et la compréhension des utilisateurs.
- Adaptation contextuelle
Si l’IA excelle dans le traitement des données, les humains apportent une conscience contextuelle qui permet aux solutions d’IA de relever efficacement des défis spécifiques. Ensemble, ils garantissent des résultats précis, pertinents et exploitables.
- Renforcer la confiance des parties prenantes
La transparence des processus d’IA rassure à la fois les employés et les clients. Permettre aux employés de contribuer à la mise en œuvre de l’IA renforce leur adhésion et garantit que l’IA complète leur expertise. De même, une communication claire sur les applications de l’IA renforce la confiance externe.
Stratégies pour préparer les données
La préparation des données est un engagement permanent, qui exige des organisations qu’elles alignent leurs paysages de données sur les objectifs de l’IA. Le livre blanc de Calian propose des pistes d’action pour y parvenir :
1. Réalisez des audits complets des données: En évaluant la qualité et la gouvernance des ensembles de données existants, les entreprises peuvent découvrir des lacunes telles que des inexactitudes, des redondances ou des formats inaccessibles. Par exemple, un détaillant international a constaté que 45 % de ses données n’étaient pas adaptées à l’IA en raison de doublons et d’enregistrements incomplets. Les efforts de remédiation ont ouvert la voie à la réussite des campagnes de marketing pilotées par l’IA.
2. Tirez parti d’outils de données avancés: Des plateformes comme Microsoft Fabric simplifient la gestion et l’intégration des données en offrant des capacités de synchronisation en temps réel et de préparation intelligente. L’utilisation de ces outils optimise les ensembles de données pour les applications d’IA, en réduisant la complexité tout en améliorant la précision.
3. Casser les silos: les données unifiées favorisent la collaboration entre les unités opérationnelles, ce qui permet d’obtenir des informations complètes. Par exemple, l’intégration d’ensembles de données entre les différents services d’une organisation de soins de santé peut améliorer les soins aux patients en présentant une vue unifiée des antécédents médicaux et des mesures de santé.
4. Renforcer la cybersécurité: Le succès de l’IA dépend d’ensembles de données fiables et sécurisés. L’utilisation du chiffrement, des contrôles d’accès à plusieurs niveaux et de la surveillance des menaces crée un environnement sécurisé pour l’exploration et la mise en œuvre de l’IA, en garantissant la conformité et l’intégrité des données.
5. Favorisez la collaboration: Il est essentiel d’instaurer une culture dans laquelle les équipes chargées de la science des données, de l’informatique et de l’entreprise s’alignent. Les ateliers sur la maturité des données, tels que ceux proposés par Calian, permettent à toutes les parties prenantes de bien comprendre les objectifs de préparation à l’IA et leur rôle dans leur réalisation.
Histoires de réussite dans le monde réel
Les organisations qui accordent la priorité à la préparation des données obtiennent des résultats exemplaires en matière d’IA :
- Leader du commerce électronique : Un détaillant mondial a rationalisé sa gestion des stocks grâce à l’IA, réduisant le surstockage de 20 % grâce à des données consolidées et des outils de validation automatisés.
- Transformation des soins de santé : Les modèles d’apprentissage automatique ont aidé à prévoir les séjours des patients, permettant une allocation plus intelligente des ressources.
- Innovation en matière d’assurance : Un calculateur de risque développé à partir de données nettoyées et normalisées a permis aux souscripteurs d’évaluer les risques des clients de manière dynamique.
Construire un avenir équilibré grâce à l’IA
La promesse de l’IA ne réside pas seulement dans son potentiel d’innovation, mais aussi dans sa capacité à produire des résultats éthiques, transparents et efficaces. En maîtrisant le double défi de la préparation des données et de la collaboration humaine, les organisations peuvent cultiver la confiance tout en restant à la pointe des avancées technologiques.
Chez Calian, nous nous engageons à faire progresser votre préparation aux données et à favoriser les stratégies d’IA qui comblent le fossé entre la technologie et l’expertise humaine. Que ce soit par le biais d’une gouvernance des données exploitable, d’outils de pointe ou d’ateliers collaboratifs, nous donnons aux entreprises les moyens de prospérer dans un avenir axé sur l’IA.
