Les stratégies d’IA efficaces reposent sur une base de données solide

L’IA a un potentiel incroyable, mais elle ne peut pas fonctionner en vase clos. Elle a besoin de données, du bon type de données, structurées et gérées correctement. L’astuce consiste à les gérer et à les affiner pour que l’IA puisse réellement produire des résultats concrets.

Les volumes de données montent en flèche. Au cours des cinq dernières années, le volume global de données a doublé. Malheureusement, la plupart des entreprises ne peuvent même pas utiliser la moitié de ce qu’elles collectent. Environ 68 % des données d’entreprise restent inexploitées, accumulant la poussière numérique. Quel est le problème ? Elles sont compliquées, désordonnées et en grande partie non structurées. Environ 80 à 90 % de ces données se présentent sous des formes que les machines ne peuvent pas lire facilement : courriels, images, vidéos, PDF. Dans le même temps, les entreprises doivent traiter et fournir ces données à une vitesse fulgurante. Certains cas d’utilisation exigent des temps de réponse inférieurs à 10 millisecondes, ce qui est dix fois plus rapide qu’un clignement d’œil.

Si votre écosystème de données ne peut pas suivre, les projets d’IA s’enlisent. Pour gagner avec l’IA, les entreprises doivent construire des systèmes de données capables de gérer des volumes de données croissants, des formats divers et des livraisons en temps réel sans s’effondrer.

Principes fondamentaux d’une bonne gestion des données

Gérer les données, c’est comme concevoir une usine. Si tous les outils et processus ne fonctionnent pas ensemble, l’ensemble de l’opération est ralentie. Pour éviter cela, il faut se concentrer sur trois principes essentiels : le libre-service, l’automatisation et l’évolutivité.

Le libre-service consiste à permettre aux équipes d’accéder aux données dont elles ont besoin sans avoir à faire des allers-retours constants avec le service informatique. Imaginez un système où vos données sont à portée de main, facilement consultables et prêtes à l’emploi. Cela supprime les frictions et aide les gens à avancer rapidement, ce qui est exactement ce que l’innovation exige.

L’automatisation va plus loin. Au lieu de s’appuyer sur des processus manuels, les tâches essentielles liées aux données, telles que le nettoyage, la gouvernance et la surveillance, devraient être intégrées dans le système. L’automatisation élimine l’erreur humaine et aide votre équipe à se concentrer sur la construction de l’avenir, plutôt que sur la réparation du passé.

L’évolutivité, c’est là que tout se joue. Votre infrastructure de données doit se développer en fonction de vos ambitions. Si votre système ne peut pas s’adapter à la croissance de vos données, vous vous heurterez à un mur. Les systèmes évolutifs vous permettent de relever les défis de demain sans interrompre les processus d’aujourd’hui.

La production de données de haute qualité nécessite une meilleure intégration et une meilleure gouvernance

Toutes les données ne sont pas utiles, et de mauvaises données conduisent à de mauvaises décisions. C’est pourquoi les producteurs de données, les personnes et les systèmes responsables de la génération et de l’organisation des données, sont si importants. Leur travail consiste à s’assurer que les données entrent dans le système dans le bon format, au bon moment et au bon endroit. Cela commence par l’onboarding, qui consiste à intégrer des données provenant de différentes sources dans un écosystème unifié.

Un portail en libre-service peut simplifier ce processus, en offrant un centre de contrôle centralisé pour le stockage, les autorisations d’accès, le versionnage et les catalogues de données commerciales. L’objectif est de réduire la complexité et de faciliter le maintien de la qualité et de la cohérence pour les producteurs.

La gouvernance est l’épine dorsale d’une données de haute qualité de qualité. Selon les besoins de l’organisation, la gouvernance peut être centralisée (avec une plateforme unique appliquant les règles) ou fédérée (avec des équipes locales gérant leurs propres systèmes dans un cadre partagé). La bonne approche varie, mais les modèles hybrides, un mélange de contrôle centralisé et de flexibilité locale, gagnent en popularité pour leur capacité à équilibrer la cohérence et l’adaptabilité.

« En définitive, c’est la bonne gouvernance qui permet de disposer de données fiables et de qualité pour alimenter l’innovation en matière d’IA à grande échelle. »

Les consommateurs de données ont besoin d’un accès simplifié à des données fiables

La véritable magie s’opère lorsque les consommateurs de données, les scientifiques, les ingénieurs et les analystes peuvent accéder aux données et expérimenter avec elles sans être ralentis par des obstacles techniques. Pour eux, le défi n’est pas de collecter des données, mais de les exploiter de manière rapide et fiable.

L’informatique centralisée au sein d’un lac de données est une solution. Un lac de données stocke les données brutes dans leur format natif jusqu’à ce qu’elles soient nécessaires. Considérez-le comme un gigantesque bassin où les données de toutes sortes, structurées, non structurées et semi-structurées, peuvent cohabiter. En utilisant une seule couche de stockage, vous pouvez réduire la complexité de la gestion de plusieurs systèmes et éviter la prolifération des données.

Pour rendre ce système plus efficace, les entreprises devraient mettre en œuvre une stratégie de zone :

  • Zone brute : Pour les données non traitées dans leur forme originale, utiles pour l’exploration et l’expérimentation.

  • Curated zone : Pour les données nettoyées et organisées qui répondent à des normes élevées de gouvernance et de qualité.

Cette approche permet aux consommateurs de travailler dans des environnements flexibles sans compromettre la sécurité ou la précision. C’est le meilleur des deux mondes : la liberté d’innover, soutenue par une base solide de services de données fiables.

Simplicité et confiance sont les clés de l’innovation fondée sur l’IA

La complexité tue l’élan. Les meilleures stratégies d’IA privilégient la simplicité, tant dans la gestion des données que dans leur utilisation. Si votre équipe passe trop de temps à rechercher ou à nettoyer des données, vous perdez du terrain. La simplification de ces processus réduit les frictions et renforce la confiance dans le système.

La fiabilité est essentielle. Les équipes doivent savoir que les données qu’elles utilisent sont exactes, cohérentes et disponibles lorsqu’elles en ont besoin. Cette confiance permet d’expérimenter rapidement sans craindre de casser les choses. Au fil du temps, une culture de la confiance et de la simplicité favorise l’innovation exponentielle, permettant aux équipes de se concentrer sur la prochaine percée plutôt que de s’enliser dans le dernier problème.

Les écosystèmes de données évolutifs et applicables donnent aux entreprises un avantage concurrentiel, en particulier dans des domaines en évolution rapide comme l’IA. Donner la priorité à la qualité et à l’accès aux données signifie que vous préparez votre entreprise à une réussite à long terme.

Principaux enseignements

  • Des bases de données complètes : Pour stimuler l’innovation en matière d’IA, assurez-vous que vos données sont à la fois accessibles et fiables. Les dirigeants devraient investir dans des systèmes de gestion des données qui gèrent des volumes importants, des formats divers et des demandes en temps réel afin de dégager des informations exploitables.

  • Libre-service et automatisation : Soutenez les équipes avec des outils qui permettent un accès direct aux données et des processus automatisés. Cela réduit les interventions manuelles, les erreurs et accélère le rythme de l’innovation au sein de votre organisation.

  • Une gouvernance rationalisée : Adoptez des protocoles de gouvernance des données clairs et adaptés à votre entreprise, qu’ils soient centralisés, fédérés ou hybrides. De tels modèles garantissent l’intégration et l’organisation de données cohérentes et de haute qualité, ce qui rend vos données fiables pour les initiatives d’IA.

  • Consommation simplifiée des données : Créez des systèmes qui offrent un accès sécurisé et direct aux données pour une expérimentation rapide. Des stratégies telles que la centralisation de l’informatique au sein d’un lac de données et l’utilisation de zones distinctes pour les données brutes et les données conservées permettent une prise de décision agile et éclairée.

Alexander Procter

février 18, 2025

7 Min