Initialement, la GenAI était principalement utilisée pour augmenter la productivité grâce à l’automatisation des tâches, mais elle a désormais le potentiel d’aller plus loin que l’exécution de tâches de base. La GenAI a commencé à offrir des connaissances approfondies, des capacités de prise de décision fondées sur les données et la capacité de transformer la manière dont les organisations gèrent leurs données.
Élargir le champ d’application de la GenAI dans les entreprises
Une connaissance approfondie de l’entreprise
La capacité de GenAI à traiter et à interpréter de vastes ensembles de données est tout simplement incroyable. D’un outil permettant d’accomplir des tâches, il est devenu un partenaire stratégique capable d’identifier des modèles et des tendances au sein d’une organisation. Les organisations ont désormais accès à une meilleure compréhension de leurs opérations, du comportement de leurs clients et du marché.
Les implications de cette situation sont presque incroyables. Une entreprise de vente au détail qui utilise la GenAI pour analyser les données de vente peut désormais découvrir les modèles d’achat saisonniers, les préférences des clients et même prédire les comportements d’achat futurs. Ces informations précieuses permettent aux entreprises d’adapter leurs stratégies, d’optimiser la gestion des stocks et d’améliorer l’expérience des clients.
Changements fondamentaux dans la gestion des données
Pour tirer le meilleur parti du potentiel de la GenAI, les organisations doivent absolument changer leur approche de la gestion des données. Il est essentiel de mettre en œuvre les technologies de pointe tout en cultivant une culture centrée sur les données et en redéfinissant les processus autour des données.
Pour inculquer à tous les niveaux de l’organisation une profonde appréciation de la prise de décision fondée sur les données, il faut supprimer les cloisonnements entre les services, instaurer une collaboration interfonctionnelle et faire des données une priorité stratégique.
L’importance de la qualité des données
Une mauvaise entrée entraîne une mauvaise sortie. L’importance de la qualité des données introduites dans GenAI ne peut être sous-estimée. La GenAI s’appuie fortement sur des données précises et fiables pour générer des informations significatives. Des données inexactes ou de mauvaise qualité peuvent conduire à des conclusions erronées, susceptibles de nuire à la crédibilité et à l’efficacité des solutions GenAI.
Pour y remédier, les organisations ont besoin de processus impressionnants de vérification de la qualité des données. Cela comprend le nettoyage, la validation et le contrôle des données afin de s’assurer que les données introduites dans les systèmes de GenAI sont de la plus haute qualité.
Élargir l’accès aux données
Historiquement, les données étaient souvent l’apanage d’une poignée de personnes, généralement au sein des services informatiques ou d’analyse. Grâce à la GenAI, un plus grand nombre d’employés peuvent participer pleinement à la prise de décision fondée sur les données.
La démocratisation des données pose des problèmes liés à la sécurité et à la confidentialité des données. Les organisations doivent appliquer des mesures de sécurité de premier ordre pour protéger les informations sensibles et garantir que l’accès aux données est accordé en fonction des rôles et des responsabilités.
Rapidité et compréhension du contexte
La GenAI accélère massivement le processus d’extraction d’informations à partir des données et fournit une compréhension contextuelle précieuse. Il transforme les données brutes en un récit cohérent, offrant une vue d’ensemble de la santé et des tendances de l’entreprise.
Intégrité des données
Si la vitesse et la profondeur de l’analyse de la GenAI sont impressionnantes, l’intégrité des données qu’elle exploite doit être irréprochable. Des données erronées ou biaisées peuvent conduire à des stratégies commerciales erronées, détruisant la confiance dans les technologies GenAI.
Pour maintenir l’intégrité des données, les organisations doivent mettre en place des cadres de gouvernance des données. Il s’agit de définir la propriété des données, les contrôles d’accès et les procédures d’audit afin que les données restent exactes, cohérentes et exemptes de biais.
Principales considérations
Gouvernance et pratiques de recouvrement
La mise en place d’une gouvernance des données et de pratiques de collecte est essentielle à la réussite de GenAI. Cela signifie qu’il faut contrôler la qualité des données au point d’entrée et adapter les méthodes de collecte pour traiter divers types de données, allant des vidéos et des PDF aux transcriptions et aux données des capteurs.
Stockage et gestion des données
La création de plateformes de données évolutives et l’utilisation de solutions basées sur le cloud peuvent aider les organisations à stocker et à gérer leurs données de manière efficace. Cela garantit à GenAI l’accès à un riche référentiel de données, ce qui lui permet de fournir des informations opportunes.
Sécurité et conformité
Les organisations doivent désormais adhérer au chiffrement intergouvernemental, aux contrôles d’accès et à la conformité aux lois sur la protection des données telles que GDPR et HIPAA, en fonction du secteur. Une violation de la sécurité des données portera atteinte à la réputation de l’organisation et entraînera de graves conséquences juridiques qui peuvent nuire de manière permanente à toute entreprise future.
