L’IA a besoin de données rapidement, n’attendez donc pas la perfection.
La qualité de l’IA dépend des données à partir desquelles elle apprend. Si vos outils d’IA ne s’appuient pas sur les données les plus récentes et de la plus haute qualité, vous êtes dans l’impasse. Mais voilà le problème : la plupart des organisations sont encore bloquées dans des projets de centralisation des données lents et dépassés, attendant que tout soit parfaitement organisé avant de lancer des initiatives d’IA. C’est une erreur.
L’IA n’a pas besoin de perfection, mais de rapidité. La gestion traditionnelle des données consiste à tout rassembler dans un système unique et centralisé avant de l’utiliser. C’est comme si vous vouliez construire une fusée en attendant les conditions de lancement « parfaites ». Cela vous ralentit, vous fait perdre du temps et retarde l’obtention d’informations clés basées sur l’IA. Au lieu de cela, l’IA doit puiser dans des données de haute qualité partout où elles existent déjà, que ce soit dans le cloud, sur site ou sur plusieurs plateformes.
Considérez l’IA comme un organisme intelligent qui se nourrit d’informations en temps réel. Plus vous retardez l’accès à ces informations, moins elles sont utiles. Les dirigeants doivent se poser la question suivante : comment pouvons-nous fournir à nos systèmes d’IA les bonnes données, tout de suite ? La réponse ne réside pas dans des projets de migration de données massifs et lents. Elle réside dans l’intégration, en donnant aux outils d’IA un accès immédiat aux données pertinentes, quel que soit l’endroit où elles se trouvent.
Les coûts cachés du stockage en nuage (cloud)
Le cloud était censé être la réponse à tout. Évolutivité infinie, tarification au fur et à mesureflexibilité ultime. Cela semble génial, n’est-ce pas ? Mais voici ce qu’on ne vous a pas dit : lorsque vous gérez des pétaoctets de données, même quelques centimes par gigaoctet s’additionnent rapidement.
Bill Burnham, directeur technique pour le secteur public américain chez Hewlett Packard Enterprise, l’a bien dit : les coûts des données du cloud peuvent augmenter de façon « astronomique ». Et ce n’est pas seulement le coût, c’est aussi la vitesse. L’IA a besoin d’un accès instantané aux données, mais le stockage dans le cloud introduit souvent une latence, ce qui ralentit la prise de décision en temps réel.
C’est pourquoi les entreprises intelligentes transfèrent leurs données d’IA les plus importantes sur site. Ce processus, appelé rapatriement des données, consiste à optimiser l’emplacement de vos données en fonction des coûts, de la vitesse et de la sécurité. Lorsque vous conservez les données d’entraînement à l’IA plus près de l’endroit où elles sont traitées, vous réduisez les dépenses inutiles et éliminez les goulets d’étranglement au niveau des performances.
« Dans le domaine de l’IA, la vitesse est primordiale. Si votre stratégie en matière de données vous ralentit, ou pire, si elle grignote vos marges, il est temps de repenser l’emplacement de vos données. »
L’IA a besoin de données sécurisées et privées
La sécurité des données n’est pas seulement un problème informatique. C’est une question commerciale. Et lorsque les modèles d’IA s’entraînent sur des données exposées, non autorisées ou de mauvaise qualité, les risques vont au-delà des amendes de conformité, ils ont un impact sur l’ensemble de votre avantage concurrentiel.
Voici une dure vérité : les mauvaises configurations du cloud sont l’une des plus grandes menaces pour la sécurité de l’IA aujourd’hui. Selon une étude de Gartner, les services cloud mal configurés peuvent accidentellement exposer les données sensibles de l’entreprise, ce qui leur permet d’être ingérées par des modèles d’IA non autorisés. Une fois que cela se produit, vous perdez le contrôle de vos données et vous risquez de remettre votre propriété intellectuelle entre de mauvaises mains.
Les systèmes sur site ne sont pas à l’abri des violations, mais ils offrent davantage de contrôle. Lorsque vos modèles d’IA s’exécutent sur des données privées, de haute qualité et sécurisées, vous réduisez le risque de fuites et de désinformation. Nous avons déjà vu ce qui se passe lorsque l’IA ne dispose pas d’un contrôle adéquat des données. L’IA de Google a suggéré d’utiliser de la colle pour maintenir le fromage sur la pizza et de manger des pierres pour se nourrir. Des erreurs inoffensives ? Bien sûr. Mais imaginez maintenant qu’une IA prenne des décisions commerciales cruciales sur la base de données incorrectes et de mauvaise qualité. Les conséquences pourraient être catastrophiques.
Ce qu’il faut en retenir ? La qualité de votre IA dépend des données sur lesquelles elle est formée. Contrôlez ces données, protégez-les et assurez-vous qu’elles sont exactes. Les entreprises qui y parviendront auront une longueur d’avance. Celles qui ne le font pas ? Elles prendront des décisions basées sur le bruit.
L’intelligence artificielle n’est pas plus intelligente que les données que vous lui fournissez
« Les modèles d’IA ne pensent pas, ils calculent. Et si on leur fournit de mauvaises données, ils prendront de mauvaises décisions. Le contexte est important.
Prenez le commerce de détail, par exemple. Une marque de vêtements qui vend à des femmes de 16 à 25 ans a besoin de données complètement différentes de celles d’un détaillant de costumes pour hommes qui s’adresse à des professionnels d’une quarantaine d’années. Si le modèle d’IA qui entraîne son système d’inventaire utilise des tendances de mode généralisées au lieu d’informations ciblées sur les clients, il pourrait finir par stocker les mauvais produits, ce qui coûterait des millions de dollars en stocks gaspillés.
C’est pourquoi les données génériques conduisent à de mauvaises prédictions de l’IA. Nous avons tous vu des absurdités générées par l’IA. C’est drôle quand il s’agit simplement d’un chatbot qui fait des suggestions bizarres. Mais lorsque l’IA commet des erreurs coûteuses dans l’entreprise, comme commander les mauvais produits, approuver des prêts risqués ou mal évaluer des actifs clés, il n’y a pas de quoi rire.
La solution ? Entraîner l’IA sur les bonnes données. Cela signifie qu’il faut donner la priorité aux données spécifiques à l’industrie et à l’entreprise, ainsi qu’aux données en temps réel, et pas seulement à celles qui sont les plus faciles à extraire d’un ensemble de données génériques. L’IA ne fonctionne pas dans le vide. Si elle ne comprend pas le contexte de votre entreprise, elle ne fait que deviner. Et les suppositions dans le monde des affaires coûtent cher.
Les données de l’IA devraient se trouver là où l’IA fonctionne le mieux
L’IA a davantage besoin de données de haute qualité et à jour que de data scientists. Pourtant, de nombreuses entreprises s’appuient encore sur une approche lente et dépassée : copier les données de différentes plateformes dans un emplacement central avant de les utiliser. Cela retarde l’adoption de l’IA, crée des silos de données et oblige les entreprises à travailler avec les données les plus faciles à centraliser, qui ne sont pas nécessairement les plus précieuses.
Le problème est le suivant : les données des entreprises sont fragmentées. Les meilleures données de formation à l’IA d’une entreprise peuvent se trouver dans des CRM basés sur le Cloud, des plateformes financières sur site et des outils de productivité en ligne. Mais lorsque les entreprises n’utilisent que ce qui est facile d’accès, elles passent à côté d’informations essentielles.
L’approche la plus intelligente ? Apporter l’IA aux données, et non l’inverse. Au lieu d’attendre des projets massifs de migration de données, les organisations ont besoin d’un accès en temps réel aux données sur plusieurs sites. Cela réduit la complexité, accélère l’adoption de l’IA et diminue les coûts. L’IA devrait apprendre à partir de toutes les données pertinentes, et pas seulement à partir de celles qui sont stockées en un seul endroit.
Pour que l’IA apporte réellement de la valeur, elle a besoin d’une stratégie de données agile. Si votre équipe attend des projets coûteux de consolidation des données avant de pouvoir aller de l’avant, vous êtes déjà en retard.
Les outils de préparation des données sont ce dont l’IA a vraiment besoin
L’ancienne méthode de préparation des données pour l’IA était lente, coûteuse et frustrante. Les entreprises passaient des mois (voire des années) à déplacer des données, à les reformater et à corriger les incohérences avant que les modèles d’IA ne puissent même commencer à apprendre. Mais les nouveaux outils de préparation des données d’IA ont changé la donne.
Ces outils traitent et nettoient les données en temps réel, directement à partir de leur source, ce qui signifie que les projets d’IA n’ont plus besoin d’attendre des migrations de données à grande échelle. Au lieu de tout arrêter pour remanier les pipelines de données, les entreprises peuvent continuer à avancer pendant que leurs modèles d’IA s’adaptent et apprennent.
Pensez-y de la manière suivante : l’IA a besoin de carburant : L’IA a besoin de carburant. Les outils de préparation des données veillent à ce que ce carburant soit propre, de haute qualité et livré instantanément. En éliminant les goulets d’étranglement dans le traitement des données, les entreprises peuvent former des modèles d’IA plus rapidement, avec une meilleure précision et sans révisions inutiles de l’infrastructure.
« Les entreprises qui peuvent activer l’IA le plus rapidement, avec les meilleures données, gagneront. Celles qui s’appuient encore sur des processus manuels dépassés ? Elles resteront à la traîne. »
Centres de données sur l’IA
Un hub de données d’IA est une plateforme centralisée où les entreprises peuvent gouverner, gérer et intégrer toutes les données d’IA en un seul endroit, sans les forcer à se regrouper dans un seul système de stockage. Cela signifie que les entreprises peuvent accélérer l’adoption de l’IA tout en maintenant un contrôle strict sur la sécurité, la conformité et la qualité des données.
Dans un monde piloté par l’IA, les entreprises qui contrôlent leurs données domineront leurs marchés. Un hub de données d’IA garantit que vos données sont sécurisées, que vos modèles d’IA obtiennent les meilleures données et que votre équipe avance rapidement
En d’autres termes, les hubs de données d’IA transforment des paysages de données chaotiques en environnements structurés et prêts pour l’IA. Ils aident les entreprises à mieux connaître leurs clients, à améliorer leurs analyses et à surpasser leurs concurrents.
Principaux enseignements
- Accélérez le déploiement de l’IA en intégrant des données de haute qualité en temps réel. Les dirigeants devraient passer des méthodes de centralisation traditionnelles et lentes à une stratégie qui accède aux données directement à partir de leur source, pour obtenir des informations opportunes et précises.
- Repenser le stockage des données pour équilibrer les performances et les coûts. Les décideurs doivent évaluer les avantages du rapatriement des données, en déplaçant les données clés du cloud vers les systèmes sur site, afin de réduire la latence et de contrôler l’escalade des dépenses liées au cloud.
- Améliorez la précision de l’IA grâce à des données contextuelles et spécifiques à l’entreprise. En formant des modèles sur des données ciblées plutôt que sur des ensembles de données génériques, les entreprises peuvent éviter des erreurs de prédiction coûteuses et prendre de meilleures décisions.
- Améliorez la sécurité des données grâce à des pratiques de gouvernance complètes. Pour atténuer les risques liés aux mauvaises configurations du cloud et aux accès non autorisés aux données, les dirigeants doivent investir dans des environnements sécurisés et contrôlés qui protègent la propriété intellectuelle et maintiennent l’intégrité opérationnelle.
