Dans un monde de plus en plus axé sur les données, la préparation de vos données à l’IA est la première étape, et la plus prioritaire, pour exploiter son potentiel de manière experte. Azure propose une suite complète d’outils conçus pour aider les entreprises à collecter, transformer, nettoyer et stocker les données de manière efficace.
Avant de se lancer dans le développement d’applications d’IA, les entreprises doivent s’assurer que leurs données sont bien organisées et exactes, afin de partir du bon pied dès le départ.
Pourquoi l’IA a besoin de données propres pour donner le meilleur d’elle-même
L’IA dépend fortement de la qualité des données qu’elle traite. L’exactitude des données saisies est essentielle pour produire des résultats significatifs. L’adage « Garbage in, garbage out » résume parfaitement ce principe. Garantir l’exactitude des données permet non seulement de renforcer la fiabilité des prédictions de l’IA, mais aussi d’améliorer les processus de prise de décision.
Si votre système d’IA est alimenté par des données inexactes, obsolètes ou non pertinentes, il produira inévitablement des résultats médiocres.
De nombreuses entreprises ne sont pas conscientes de la richesse des données qu’elles possèdent déjà. Ces données, lorsqu’elles sont correctement utilisées, peuvent être transformatrices. L’exploitation de ces données nécessite un nettoyage et une organisation minutieux.
Pour illustrer cela, une méthode avancée d’utilisation des données d’entreprise est la génération augmentée par récupération (RAG), qui combine les données d’entreprise avec de grands modèles de langage (LLM) pour produire des réponses de haute qualité. RAG améliore la spécificité et la pertinence des résultats de l’IA en les fondant sur des informations commerciales exclusives.
Gérer le chaos des données pour améliorer les performances de l’IA
Les données dispersées dans de multiples systèmes et référentiels de stockage constituent un défi pour les entreprises. La fragmentation complique les efforts visant à fonder ou à affiner les LLM, car la diversité des formats et des emplacements des données rend difficile l’obtention d’un ensemble de données cohérent. L’unification de ces données disparates dans un format unique et accessible est une priorité pour toute initiative d’IA.
L’intégration des données est la clé pour consolider les données provenant de diverses sources, afin de les rendre prêtes à être consommées dans les modèles d’IA. En rassemblant des données provenant de différents systèmes et formats dans une structure unifiée, les entreprises peuvent rationaliser leurs efforts de traitement et d’analyse des données.
L’intégration des données est la clé des données prêtes pour l’IA
L’intégration de données combine des données provenant de sources multiples, les transforme dans un format cohérent et les stocke dans un endroit centralisé. Les modèles d’IA peuvent ainsi accéder plus facilement aux données et les analyser, ce qui permet en fin de compte d’obtenir des informations plus précises et exploitables.
Grâce à l’intégration des données, les entreprises peuvent s’assurer que leurs systèmes d’IA fonctionnent sur la base des informations les plus complètes et les plus récentes disponibles, ce qui permet d’obtenir des résultats d’IA de meilleure qualité et d’exploiter tout le potentiel des données de l’entreprise.
4 Différentes voies vers une intégration transparente des données
Azure propose plusieurs méthodes pour rationaliser le processus d’intégration des données, chacune répondant à des besoins professionnels différents. La compréhension de ces méthodes peut aider les entreprises à choisir la bonne stratégie pour consolider et utiliser efficacement leurs données.
1. ETL à l’ancienne : la méthode classique d’intégration des données
L’ETL (Extract Transform Load) reste une méthode fondamentale pour l’intégration des données. Ce processus traditionnel consiste à extraire des données de diverses sources, à les transformer pour répondre à des besoins commerciaux ou analytiques spécifiques, puis à les charger dans un entrepôt de données centralisé.
L’ETL est bien adapté aux scénarios dans lesquels les données doivent être soigneusement nettoyées et formatées avant d’être stockées, ce qui les rend immédiatement prêtes pour l’analyse.
- Extraction : Les données sont extraites de sources disparates telles que les bases de données, les systèmes de gestion de la relation client (CRM) et les flux de données externes.
- Transformation : Les données extraites subissent diverses transformations, notamment le nettoyage, la déduplication et le reformatage, ce qui permet d’améliorer la cohérence et la précision.
- Chargement : Les données transformées sont ensuite chargées dans un entrepôt de données relationnel où elles peuvent être interrogées et analysées.
Les processus ETL sont généralement utilisés dans des environnements où la qualité et le format des données doivent être contrôlés avant l’analyse. Il est particulièrement avantageux pour les entreprises qui ont des besoins complexes en matière de transformation des données, nécessitant une gouvernance des données solide et des mesures de conformité.
2. ELT : la façon moderne d’intégrer les données
ELT, ou Extract Load Transform, offre une méthode plus contemporaine d’intégration des données, reflétant les avancées plus récentes en matière de stockage dans le cloud et de puissance de traitement.
Contrairement à l’ETL, l’ELT consiste à charger d’abord des données brutes directement dans un lac de données, puis à les transformer selon les besoins – en tirant parti de l’évolutivité et de la flexibilité des solutions de stockage basées sur le Cloud.
- Extraction : Comme pour l’ETL, les données sont extraites de différentes sources.
- Chargement : Les données brutes sont chargées dans un lac de données, tel qu’Azure Data Lake, sans transformation préalable.
- Transformation : La transformation des données s’effectue au sein du lac de données à l’aide de puissants moteurs de traitement comme Azure Synapse Analytics ou Databricks.
L’ELT est particulièrement utile pour traiter de grands volumes de données, car il permet d’appliquer des transformations à la demande.
La flexibilité est idéale pour les entreprises qui ont besoin d’effectuer des analyses complexes et ad hoc ou de traiter divers types de données sans les contraintes de la pré-transformation.
3. Microsoft Fabric, une solution tout-en-un pour l’analyse des données
Microsoft Fabric est une plateforme analytique intégrée qui simplifie la gestion des données en réunissant divers services et outils. Il s’agit d’une solution tout-en-un qui offre un accès transparent aux données sans qu’il soit nécessaire de les transférer dans des solutions de stockage analytique traditionnelles telles que les entrepôts de données ou les lacs de données.
- Plate-forme unifiée : Microsoft Fabric combine l’intégration des données, l’ingénierie des données, la science des données et l’intelligence économique en une seule plateforme.
- Raccourcis vers les données : Les utilisateurs peuvent créer des raccourcis pour accéder aux données et les analyser où qu’ils se trouvent, ce qui permet de rationaliser les flux de travail et de réduire les temps de latence.
- Services intégrés : La plateforme s’intègre à Azure Synapse Analytics, Power BI et Azure Machine Learning, offrant ainsi des capacités d’analyse complètes.
Microsoft Fabric est conçu pour répondre aux besoins des entreprises qui recherchent un moyen centralisé, évolutif et efficace de gérer et d’analyser les données. Sa capacité à unifier les données provenant de différentes sources sans déplacement physique en fait une solution attrayante pour les entreprises modernes axées sur les données.
4. Exploiter le cloud d’Azure pour l’intégration de données personnalisées.
Les solutions basées sur Cloud d’Azure, notamment Azure Data Factory et Azure Synapse Analytics Pipelines, offrent des outils polyvalents pour l’intégration des données. Les entreprises peuvent adapter leurs processus d’intégration de données en fonction de leurs besoins spécifiques.
- Azure Data Factory : Un service d’intégration de données entièrement géré qui facilite la création, la planification et l’orchestration des flux de données. Il prend en charge l’ingestion de données à partir de sources sur site et dans le cloud, la transformation et le chargement à la fois dans des lacs de données et des entrepôts.
- Azure Synapse Analytics Pipelines : Fournit des capacités d’analyse de bout en bout, intégrant le big data et l’entreposage de données. Il prend en charge des scénarios d’intégration de données avancés, y compris le flux de données en temps réel et le traitement par lots.
- Intégration Microsoft Fabric : Les utilisateurs peuvent utiliser Data Factory au sein de Microsoft Fabric pour créer des flux de travail d’intégration de données hybrides, combinant les processus ETL traditionnels et ELT modernes.
Les solutions basées sur le Cloud ci-dessus aident les entreprises à collecter des données à partir de sources multiples, à les transformer éventuellement et à les charger dans des solutions de stockage appropriées. L’infrastructure flexible et évolutive d’Azure prend en charge une grande variété de besoins en matière d’intégration de données, qu’il s’agisse de processus ETL simples ou de flux de données complexes en plusieurs étapes.
En combinant ces capacités avec One Lake dans Microsoft Fabric, les entreprises peuvent créer un lac de données unifié, améliorant ainsi leurs capacités de gestion et d’analyse des données.
Analyse et préparation des données avant le déploiement de l’IA
Avant que les modèles d’IA puissent fournir des informations précieuses, les données sous-jacentes doivent faire l’objet d’une analyse et d’une préparation rigoureuses – une étape essentielle pour s’assurer que les modèles d’IA fonctionnent correctement et produisent des résultats exacts.
Sauter ou sous-estimer la phase de préparation des données peut conduire à des systèmes d’IA peu fiables, voire contre-productifs.
Des données inexactes ou mal préparées peuvent conduire à des décisions mal informées et à des opportunités perdues. Par exemple, Gartner indique que la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 15 millions de dollars par an aux entreprises. Une analyse et une préparation adéquates des données atténuent ces risques en éliminant les erreurs et les incohérences, jetant ainsi des bases solides pour toute initiative en matière d’IA.
Découvrez et corrigez les problèmes de données lors de l’exploration initiale
L’exploration initiale des données implique un examen détaillé afin d’identifier et de corriger les incohérences. Les données brutes sont ainsi transformées en une ressource fiable que les modèles d’IA peuvent utiliser efficacement. Voici les domaines clés sur lesquels vous devez vous concentrer au cours de cette phase :
- Données mal formatées : Les données peuvent se présenter sous différents formats incompatibles avec les modèles d’IA. Par exemple, les champs de date peuvent utiliser des formats différents (MM/JJ/AAAA vs. JJ/MM/AAAA), ce qui peut entraîner des erreurs d’interprétation. La normalisation de ces formats est une priorité essentielle.
- Données non valables : Certaines entrées de données peuvent être clairement incorrectes, comme des valeurs négatives pour des quantités qui ne devraient être que positives. L’identification et le filtrage de ces entrées non valides sont essentiels au maintien de l’intégrité de l’ensemble de données.
- Données en double : Les entrées en double peuvent fausser l’analyse et la formation des modèles. Par exemple, le fait d’avoir plusieurs enregistrements pour la même transaction peut fausser les mesures des ventes. La suppression des doublons permet de s’assurer que chaque point de données est unique et représenté avec précision.
- Colonnes inutiles : Les ensembles de données contiennent souvent des colonnes qui ne sont pas pertinentes pour l’analyse. Ces colonnes supplémentaires encombrent les données et compliquent le traitement. La rationalisation de l’ensemble des données par la suppression des colonnes inutiles permet de se concentrer sur les informations pertinentes.
- Création de nouvelles colonnes : Parfois, les données brutes doivent être optimisées à l’aide de champs calculés supplémentaires pour les rendre plus significatives. Par exemple, la création d’une colonne qui calcule la différence de temps entre la date de commande et la date de livraison peut fournir des informations sur l’efficacité de la logistique.
Le nettoyage et la préparation des données améliorent la qualité des résultats de l’IA et l’efficacité globale du pipeline de traitement des données.
#McKinsey estime que les entreprises qui exploitent efficacement les données ont 23 fois plus de chances d’acquérir des clients et 19 fois plus de chances d’être rentables.
Les outils puissants d’Azure pour la préparation des données
Azure propose une suite d’outils conçus pour rationaliser la préparation des données, afin que vos données soient prêtes pour l’analyse avancée et la modélisation de l’IA. Parmi les outils les plus efficaces pour la préparation des données figurent les blocs-notes d’Azure Synapse Analytics, d’Azure Databricks et de Microsoft Fabric.
Ces plateformes fournissent des environnements complets pour l’ingénierie des données afin que les entreprises puissent gérer et traiter les données plus efficacement.
Azure Synapse Analytics
Ce service d’analyse intégré fait le lien entre le big data et l’entreposage de données. Synapse Analytics permet aux utilisateurs d’effectuer des requêtes complexes et de réaliser des analyses à grande échelle. Avec les blocs-notes Synapse, les utilisateurs peuvent effectuer des tâches de traitement, de nettoyage et de transformation des données dans un environnement unifié.
Les notebooks prennent en charge des langages tels que SQL, Python et Spark, ce qui permet aux data scientists et aux ingénieurs de préparer les données de manière interactive.
Azure Databricks
Construit sur Apache Spark, Azure Databricks est conçu pour le traitement et l’analyse des big data. Il offre des carnets de notes collaboratifs qui favorisent le travail d’équipe entre les scientifiques des données, les ingénieurs des données et les analystes commerciaux.
Ces blocs-notes prennent en charge Python, Scala, SQL et R, ce qui les rend polyvalents pour diverses tâches de préparation des données. Azure Databricks est conçu pour gérer des transformations de données à grande échelle, permettant aux entreprises de nettoyer et d’enrichir leurs données de manière efficace.
Microsoft Fabric
En tant que solution analytique tout-en-un, Microsoft Fabric unifie les données et les services, offrant une expérience de préparation des données plus transparente. Les fonctionnalités de Fabric permettent aux utilisateurs d’accéder aux données et de les analyser sans avoir à les déplacer dans des solutions de stockage traditionnelles telles que les entrepôts de données ou les lacs, ce qui simplifie les flux de données et facilite la préparation et l’intégration de données provenant de diverses sources.
Grâce à ces outils, les entreprises peuvent rationaliser leurs processus de préparation des données, réduire le temps nécessaire pour obtenir des informations et améliorer la qualité de leurs analyses de données.
Les capacités d’intégration des outils Azure garantissent que les données sont formatées, nettoyées et prêtes à être utilisées dans les modèles d’IA et d’apprentissage automatique de manière cohérente.
Optimisez RAG avec une indexation correcte des données sur Azure
Pour que le système RAG (Retrieval Augmented Generation) fonctionne comme prévu, il est important d’indexer correctement les données. L’indexation facilite des recherches plus rapides et plus efficaces, de sorte que le modèle d’IA récupère rapidement les informations pertinentes.
Sans une indexation appropriée, la capacité de l’IA à fournir des réponses précises et adaptées au contexte diminue considérablement.
- Nécessité de l’indexation : L’indexation des données les organise de manière à améliorer l’efficacité de la recherche. Dans le contexte du RAG, il s’agit de créer un index qui permette au modèle linguistique étendu (LLM) d’accéder rapidement aux points de données les plus pertinents. L’indexation est particulièrement importante lorsqu’il s’agit de traiter de vastes ensembles de données, car elle réduit le temps de recherche et la charge de calcul, ce qui permet d’obtenir des réponses plus rapides et plus précises de la part de l’IA.
- Azure AI Search : Azure AI Search est un outil puissant d’indexation des données, utilisant l’IA pour fournir des expériences de recherche enrichies, facilitant la recherche de données pertinentes dans de grands ensembles de données. Grâce à l’indexation de vos données avec Azure AI Search, vous êtes en mesure d’optimiser le processus de recherche pour votre LLM. Cela implique généralement la création d’un index consultable que l’IA peut interroger, améliorant ainsi la pertinence et la précision des réponses générées.
Azure AI Search améliore les capacités de recherche et s’intègre de manière transparente avec d’autres services Azure, ce qui permet de mieux soutenir une stratégie cohérente de gestion des données. Il prend également en charge le traitement du langage naturel (NLP) et la recherche cognitive, ce qui signifie qu’il peut comprendre et traiter les requêtes des utilisateurs de manière plus efficace afin de fournir des résultats plus précis et exploitables.
La mise en œuvre d’une stratégie d’indexation robuste avec Azure AI Search constitue la base d’une mise en œuvre réussie du RAG.
Grâce à ces outils et techniques Azure avancés, les entreprises peuvent préparer leurs données aux exigences des applications d’IA modernes afin de tirer le maximum de valeur de leurs actifs de données.
