Encore une journée, encore un titre sur l'IA ! Des annonces de financement aux nouveaux cas d'utilisation, nous sommes constamment inondés de récits sur les avancées rapides de l'IA. Les possibilités semblent infinies et nous ne faisons qu'effleurer la surface.
Imaginer l'avenir de l'IA est passionnant. Cependant, la question la plus difficile est : Que puis-je faire maintenant pour me préparer à l'adoption de l'IA ? Par où commencer ? La réponse n'est ni tape-à-l'œil ni révolutionnaire : ce sont les données.
Les données ont toujours été au cœur de la prise de décision, des opérations quotidiennes à la stratégie à long terme. La plupart des organisations ont passé des années à affiner les processus de gestion des données pour améliorer l'efficacité de ces décisions. Mais l'IA change la donne. Les données seront le carburant qui alimentera la puissance et la qualité des modèles d'IA déployés dans nos entreprises. Sommes-nous prêts ? Une bonne façon de répondre à cette question est de se demander :
- Si nous alimentions un modèle d'IA comme ChatGPT ou Gemini avec toutes nos données, ferions-nous entièrement confiance aux résultats ?
- Serions-nous à l'aise de prendre des décisions basées entièrement sur les recommandations de l'IA ?
Pour la plupart d'entre nous, la réponse honnête est probablement non – ou je devrais dire pas encore.
Se préparer à l'IA : Mettre de l'ordre dans les données d'abord
L'apprentissage profond et les grands modèles linguistiques (LLM) excellent lorsqu'ils traitent deux types de données :
- Données structurées – Des ensembles de données clairement étiquetés et organisés, tels que les enregistrements CRM ou les données de facturation. L'IA peut analyser efficacement les tendances, identifier les modèles et faire des prédictions.
- Données non structurées – Documents texte, politiques, e-mails – l'IA peut lire et extraire le sens, le contexte et les relations de milliers de pages en quelques secondes.
Le véritable défi se situe entre les deux – là où les données structurées sont incohérentes, incomplètes ou contiennent des erreurs.
Nous avons tous déjà examiné un ensemble de données, repéré une anomalie et pensé : « Ça ne semble pas correct, corrigeons cela. » Les outils d'IA modernes peuvent aider au nettoyage des données en détectant les anomalies, en identifiant les doublons et en suggérant la normalisation des données. Cependant, la supervision humaine reste cruciale pour garantir l'exactitude.
Considérez l'IA comme un assistant ultra-littéral : elle ne remet pas en question les données, elle les croit. Dites-lui que « le thé de Barry est meilleur que celui de Lyon », et elle ne vous posera pas de questions. C'est là que l'intégrité des données devient d'une importance capitale.
Défis clés liés aux données à relever avant de déployer l'IA à grande échelle
Le principe « Garbage in, garbage out » (GIGO) n'est pas un concept nouveau, mais l'IA multiplie les risques de manière exponentielle. Amazon en a fait l'amère expérience à ses débuts lorsqu'ils ont utilisé des modèles d'IA pour soutenir leur processus de recrutement. Quelque temps plus tard, il a été constaté que le modèle était biaisé en faveur des candidats masculins, ce qui a conduit à l'abandon du projet en 2018. Au lieu d'obtenir les avantages escomptés, leur processus de recrutement avait régressé.
Au-delà des données incorrectes, d'autres défis cachés peuvent créer des obstacles majeurs
- Données créées manuellement – De nombreuses entreprises s'appuient sur des feuilles de calcul Excel, souvent compilées à partir de plusieurs sources. Bien qu'elles puissent sembler structurées, elles ne sont pas optimisées pour l'IA, ce qui entraîne de la confusion lorsque les modèles les traitent
- Hiérarchie des données – Lorsque les mêmes données existent à plusieurs endroits, quelle est la « source unique de vérité » ? L'IA a besoin de clarté sur le jeu de données qui doit prendre le pas.
- Définitions des données – Disposez-vous d'un référentiel central définissant les termes et libellés clés ? Si un système définit un « client » comme un individu et un autre comme une entreprise, l'IA pourrait avoir du mal à s'y retrouver.
La voie à suivre : des gains rapides à une véritable transformation
Il est tentant de se jeter directement sur les aspects les plus attrayants : applications d'IA spectaculaires, gains de productivité et automatisation. Mais la véritable valeur à long terme de l'IA ne se concrétisera que lorsque nous aurons d'abord mis de l'ordre dans nos données. Chez Circit, notre devise a toujours été : « corrigez les données, pas le rapport ».
Alors, par où commencer ?
- Auditez la qualité de vos données – Identifiez les incohérences et les lacunes dans les données structurées
- Définissez une hiérarchie de données claire – Établissez une source unique de vérité pour les jeux de données clés
- Standardisez les définitions de données – Assurez la cohérence dans tous les référentiels.
- Préparez les données pour les modèles d'IA – Optimisez les données structurées et non structurées pour le traitement par l'IA.
L'IA va révolutionner notre façon de travailler, mais seulement si nous lui fournissons les bonnes informations. La bonne gestion des données est le fondement ; sans cela, même l'IA la plus avancée ne produira pas de valeur significative.
Le potentiel est énorme, et pour ceux qui posent les bases aujourd'hui, les récompenses seront transformatrices.
