Sécurité des données
La sécurité des données consiste à donner aux personnes l’accès exact dont elles ont besoin, ni plus ni moins. À mesure que l’IA générative devient un élément clé de la prise de décision, la protection de vos données devient non négociable.
Les atteintes à la protection des données de tiers montent en flèche. Une étude récente a révélé une augmentation de 61 % des violations au cours de la seule année dernière, soit une augmentation de 49 % d’une année sur l’autre, et cela n’est pas seulement dû à des acteurs malveillants qui piratent vos systèmes. Les organisations doivent également s’assurer que les fournisseurs et les partenaires avec lesquels elles travaillent ne deviennent pas des maillons faibles. C’est pourquoi il est essentiel d’adopter des principes de confiance zéro, où chaque demande d’accès est vérifiée.
La première étape consiste à comprendre vos données. Que possédez-vous, où sont-elles stockées et quel est leur degré de sensibilité ? Une fois que vous avez cette base, vous appliquez des contrôles d’accès stricts basés sur le principe du « moindre privilège ». Cela signifie que les utilisateurs n’ont accès qu’aux données nécessaires à leur travail, rien de plus. Combinez cela avec des politiques de gouvernance claires pour les outils d’IA afin de vous assurer que les informations sensibles restent protégées tout en maintenant la fonctionnalité des informations basées sur l’IA.
Pour les données non structurées : courriels, PDF, journaux de discussion, le défi est plus grand mais pas insurmontable. Ces formats sont plus difficiles à sécuriser et à traiter, mais les outils alimentés par l’IA s’améliorent pour les gérer. Les violations de données peuvent coûter des millions en termes de perte de revenus et de réputation ; investir dans la sécurité des données est le pari le plus intelligent que vous puissiez faire.
Qualité des données
La qualité de l’IA générative dépend des données à partir desquelles elle apprend. Si vous fournissez à une IA des données désordonnées, incomplètes ou biaisées, vous obtiendrez des résultats tout aussi erronés. C’est pourquoi la qualité des données est si importante, en particulier pour les grands modèles de langage (LLM).
Considérez les données non structurées (documents, transcriptions de conversations, courriels) comme une matière première. Avant d’être utiles, elles doivent être nettoyées, organisées et affinées. Ce processus implique des étapes telles que l’extraction d’entités (identification de noms, de dates ou de concepts clés), l’analyse des sentiments (détermination du ton émotionnel) et la détection des biais (garantie de l’équité). Bien fait, cela signifie que les résultats des MLT sont exacts, opportuns et conformes aux objectifs de votre organisation.
Prenons un exemple : Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ce modèle d’IA combine des connaissances stockées avec des requêtes en temps réel pour générer des réponses très pertinentes. Pour fonctionner, il a besoin de données propres et préparées. Sans cela, votre LLM pourrait fournir des informations non pertinentes ou, pire, incorrectes. L’IA et les technologies d’apprentissage automatique ont rendu ces tâches plus rapides et plus fiables, en automatisant ce qui était autrefois manuel et fastidieux.
La qualité à l’entrée est égale à la qualité à la sortie. Réduire les coûts de préparation des données peut faire gagner du temps à court terme, mais cela vous coûtera cher en termes de mauvaises décisions et d’opportunités manquées.
Centralisation des données
Tout le monde dans votre entreprise n’est pas un data scientist, et c’est normal. Ce qui n’est pas acceptable, c’est de rendre les données si difficiles d’accès que seuls les spécialistes peuvent les utiliser. En centralisant vos données et en les rendant faciles d’accès, vous permettez à vos équipes de prendre des décisions plus intelligentes, plus rapidement.
Avec des outils tels que les tissus de données, toutes vos données sont connectées en un seul endroit, quel que soit le lieu où elles sont stockées. Cela simplifie l’accès et permet aux « citoyens data scientists » (employés non techniques formés à l’analyse des données) de s’y plonger sans l’aide du service informatique. Lorsque votre équipe n’a pas à attendre que les analystes de données produisent des rapports, elle peut se concentrer sur la création d’informations et l’innovation.
Les API sont la solution. Une API agit comme un pont. Elle permet à vos équipes d’accéder aux données, aux modèles d’apprentissage automatique ou même à des visualisations préconstruites sans avoir besoin de savoir ce qu’il y a sous le capot. Pensez-y comme un système « plug-and-play » pour l’innovation basée sur les données.
Cependant, la centralisation des données est également un atout pour la sécurité et la gouvernance. Même les meilleurs outils de données ont besoin de garde-fous. Les politiques doivent garantir que les utilisateurs n’accèdent qu’à ce dont ils ont besoin et que les données sensibles restent protégées. En soutenant les scientifiques de données citoyens tout en sécurisant les données, vous obtenez le meilleur des deux mondes : une prise de décision plus rapide et moins de goulots d’étranglement.
La centralisation des données est un changement culturel. Lorsque tous les membres de votre organisation disposent des outils et de la confiance nécessaires pour agir sur la base des informations recueillies, vous libérez un niveau d’agilité et de créativité difficilement égalable.
Places de marché de données
Les places de marché de données sont très importantes pour les organisations qui tentent de rendre leurs données plus accessibles et exploitables. Considérez-les comme des magasins d’applications internes, mais au lieu d’applications, vos équipes peuvent parcourir, rechercher et accéder à des ensembles de données adaptés à leurs besoins. Le résultat est une compréhension plus rapide, de meilleures décisions et une culture où les données sont au cœur de tout.
Pour de nombreuses entreprises, les données sont abondantes mais dispersées. En l’absence d’un système centralisé de découverte, les employés passent un temps précieux à rechercher les bonnes données ou, pire, à les recréer. Les places de marché de données résolvent ce problème en regroupant les données de l’ensemble de l’organisation dans une plateforme unifiée, équipée d’outils tels que des catalogues de données (listes organisées d’ensembles de données) et des dictionnaires de données (explications sur le contenu de chaque ensemble de données). Grâce à l’automatisation, ce processus devient transparent, offrant à votre équipe un accès instantané sans retards bureaucratiques.
Les industries telles que la fabrication, la logistique et l’énergie bénéficient énormément de cette approche. Ces secteurs traitent souvent des flux de données massifs et en temps réel, comme les métriques de la chaîne d’approvisionnement, les statistiques de production ou les rendements énergétiques. Une place de marché bien conçue simplifie l’intégration de ces ensembles de données pour des tâches telles que l’analyse prédictive ou la formation de modèles d’IA. Imaginez un responsable de la chaîne d’approvisionnement tirant des données en direct de plusieurs sources pour prévoir les goulets d’étranglement avant qu’ils ne se produisent. C’est le type d’agilité que les places de marché de données offrent.
Mais n’oublions pas l’importance de la gouvernance. Simplifier l’accès ne signifie pas sacrifier la sécurité. Votre place de marché de données doit intégrer des contrôles qui garantissent que les données sensibles ne sont accessibles qu’aux personnes qui en ont besoin, avec une piste d’audit claire pour la responsabilité. En équilibrant la facilité d’accès et la sécurité globale, les places de marché de données soutiennent vos équipes sans créer de nouvelles vulnérabilités.
Produits de données
Les produits de données sont le ciment qui relie les équipes techniques et commerciales. Ce sont des solutions adaptées à des problèmes spécifiques, avec des objectifs clairs et une valeur mesurable. En traitant les données comme des produits, vous vous assurez qu’elles sont fonctionnelles, conviviales et efficaces.
Un produit de données peut être un tableau de bord avancé pour les prévisions de ventes, un modèle d’apprentissage automatique prédisant le comportement des clients ou un agent d’intelligence artificielle qui automatise les tickets d’assistance. Comme tout produit, il a besoin d’un segment de clientèle défini (qui l’utilisera), d’une proposition de valeur (quel problème il résout) et d’une feuille de route (comment il évolue au fil du temps). Ce changement d’état d’esprit, de la gestion des données au développement de produits, aligne les équipes sur des objectifs communs.
Les produits de données brouillent les frontières entre les rôles techniques et non techniques.
Les équipes commerciales ne considèrent plus les données comme quelque chose d’abstrait ou d’inaccessible ; elles interagissent avec des outils intuitifs qui fournissent des informations exploitables. Parallèlement, les équipes techniques travaillent avec des priorités claires, sachant exactement ce dont les utilisateurs finaux ont besoin. L’alignement accélère l’innovation et réduit les frictions.
Pour que cela fonctionne, vous devez gérer les produits de données comme n’importe quelle autre initiative de développement. Commencez par une vision claire : quel est l’objectif de ce produit et quel sera son impact ? Définissez des indicateurs clés de performance pour mesurer le succès et adaptez continuellement le produit en fonction du retour d’information des utilisateurs. Il est important de s’assurer que la gouvernance et les contrôles de qualité sont intégrés à chaque étape, afin que vos produits soient fiables et sécurisés.
Alors que l’IA générative et la prise de décision basée sur les données transforment les industries, traiter vos données comme un produit est l’avenir. C’est ainsi que vous passerez de la réactivité à la proactivité, en créant des solutions qui ne se contentent pas de soutenir votre activité, mais la font progresser. Les entreprises qui y parviendront domineront leurs marchés, tandis que celles qui n’y parviendront pas auront du mal à suivre.
Principaux enseignements pour les décideurs
- Faites de la sécurité des données une priorité de votre stratégie d’entreprise : La protection des informations sensibles n’est pas négociable dans les organisations pilotées par l’IA. Mettez en œuvre les principes de confiance zéro, appliquez l’accès au moindre privilège et renforcez les politiques de gouvernance pour atténuer les risques liés aux violations croissantes de données de tiers.
- Améliorez la qualité des données pour les applications d’IA générative : Assurez-vous que les données non structurées sont nettoyées, cataloguées et préparées pour les grands modèles de langage (LLM). Des techniques telles que l’extraction d’entités et la détection de biais améliorent les résultats de l’IA, réduisant les erreurs et alignant les informations sur les objectifs de l’organisation.
- Centraliser les données pour aider les équipes non techniques : Déployez des tissus de données et des API conviviales pour faciliter l’accès aux données pour les scientifiques. Cette approche accélère l’innovation tout en réduisant la dépendance à l’égard des équipes techniques, créant ainsi une culture de données en libre-service.
- Développez des produits de données pour la collaboration entre les équipes : Traitez les tableaux de bord, les agents d’IA et les modèles d’apprentissage automatique comme des produits avec des objectifs clairs et des conceptions centrées sur l’utilisateur. Intégrez une gouvernance complète dans leur développement pour garantir la sécurité, la fiabilité et l’amélioration continue sur la base des commentaires des utilisateurs.
