Pourquoi une stratégie data solide est essentielle à la réussite de l’IA générative
Il y a quelques années à peine, les entreprises débutaient tout juste leur transition vers le cloud, souvent considérée comme une évolution incontournable. La pandémie a ensuite frappé, obligeant les organisations à accélérer drastiquement cette transformation pour répondre aux nouveaux besoins imposés par des modes de travail bouleversés. L'adaptabilité, notamment par la migration vers le cloud, est devenue essentielle pour survivre.
Aujourd'hui, une nouvelle vague d'innovation impose une transformation tout aussi rapide : l'IA générative. Les entreprises doivent maintenant s'assurer que leurs données et infrastructures sont prêtes à accueillir ces modèles sophistiqués. Cependant, la gestion des données devient de plus en plus complexe à mesure que leur volume et diversité explosent. D'ici 2025, on prévoit que le volume de données générées quotidiennement atteindra 7 pétaoctets, contre 2,3 pétaoctets en 2021. Et la majorité de ces données (80 %) sont non structurées, sous forme d'images, de vidéos et de documents, des ressources souvent sous-exploitées.
Un écart entre ambitions et réalité
Dans ce contexte, les entreprises sont conscientes que leur compétitivité repose sur la qualité et l'accessibilité de leurs données. Toutefois, un fossé demeure entre leurs ambitions et la réalité. Selon une étude d'Accenture, bien que 83 % des entreprises reconnaissent l'importance des données en temps réel pour conserver un avantage compétitif, seulement 31 % affirment les gérer efficacement.
Cet écart souligne la nécessité d'une stratégie data solide. Alors que le partage des données devient une mission stratégique, la capacité à gérer et créer des pipelines de données fiables est primordiale. Pourtant, 55 % des entreprises admettent qu'elles ne peuvent pas tracer l'historique complet de leurs données, de la source au point final. Ce défi est accentué par la dispersion des données entre différents silos, aussi bien sur site qu'en cloud.
Notre étude révèle que les entreprises performantes sont 2,4 fois plus susceptibles d'utiliser des plateformes cloud modernes et spécialisées pour leurs données. Ces entreprises se distinguent par leur capacité à éliminer les silos, réduire les duplications, créer des produits de données fiables, et fournir rapidement des informations exploitables. Ces pratiques renforcent également l'adoption par les utilisateurs tout en réduisant les coûts.
Valorisation des données propriétaires
Le potentiel maximal de l'IA générative et du machine learning (ML) repose sur la capacité des entreprises à tirer parti de leurs propres données. En utilisant leurs informations internes, elles peuvent générer des insights et recommandations uniques, avec un impact direct sur leur performance. Par exemple, une entreprise du secteur des sciences de la vie pourrait utiliser ses données d'essais cliniques pour prédire plus précisément le succès d'un médicament, surpassant ainsi ses concurrents.
Pour atteindre ce niveau de précision, les entreprises doivent permettre à leurs équipes d'accéder aux données réparties sur plusieurs environnements cloud de manière sécurisée et gouvernée. L'idée est de pouvoir utiliser les données internes sans les déplacer, tout en respectant les régulations en vigueur, une exigence que l'IA continuera d'accentuer.
Cette approche présente l'avantage d'éviter les coûts inutiles de stockage tout en prévenant la création de nouveaux silos de données. Elle est également cruciale pour renforcer la gouvernance et la sécurité des données, par exemple en maintenant des contrôles d'accès stricts. De plus, un accès fluide à des ensembles de données contrôlés par des tiers, via des environnements sécurisés (comme une clean room virtuelle), ouvre de nouvelles opportunités de création de valeur.
Priorité à la sécurité et la gouvernance des données
L'évolution rapide des entreprises dans l'écosystème digital ne doit pas se faire au détriment de la sécurité. Pour cela, une stratégie data intégrant profondément la sécurité et la gouvernance est indispensable. Cette stratégie doit garantir à chaque équipe la confiance dans les données qu'elle utilise, qu'elles proviennent de l'interne ou de partenaires externes.
Le contrôle d'accès aux données doit également être renforcé, surtout à l'heure où l'IA générative démocratise l'accès à des informations auparavant réservées aux spécialistes. Cette ouverture, bien que bénéfique pour l'innovation, augmente les risques liés à la sécurité des données. La gouvernance doit donc être une priorité.
Prochaines étapes
Certaines entreprises ont déjà relevé le défi de partager des données structurées à grande échelle, tant en interne qu'avec des tiers. Cependant, la gestion des données non structurées, qui affluent en continu et à grande vitesse, reste un défi pour beaucoup. La prochaine étape consiste à exploiter les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de ML à grande échelle, tout en garantissant la confiance dans les données utilisées.
Cette confiance repose sur une plateforme data capable de traiter les données tout en respectant les normes de gouvernance. Avec des partenaires comme Snowflake, nous aidons les entreprises à atteindre cet objectif en offrant des solutions permettant un traitement des données proche de leur source. Cela assure que tous les modèles d'IA utilisent des données fiables, réduisant ainsi le risque d'erreurs.
La démocratisation des technologies d'IA et LLM nécessite également un accès simplifié pour tous les employés, pas seulement pour les experts. Cela implique de rendre ces outils accessibles à travers des données fiables pour entraîner et interroger les modèles LLM, qu'ils soient personnalisés ou open source.
Investir dans une plateforme data dans le cloud
Quel que soit le stade d'évolution de votre entreprise, investir dans une plateforme data moderne est crucial. Identifiez les domaines à fort potentiel et concentrez-vous sur l'optimisation de la gestion et de la sécurisation des pipelines de données. De plus en plus, cet investissement est perçu comme prioritaire par nos clients, car les fonctionnalités d'IA générative et de ML deviennent des différenciateurs essentiels.
Démocratiser l'accès à ces technologies tout en assurant la fiabilité des données confère aux entreprises un avantage concurrentiel sur trois aspects clés :
- Permettre à toutes les équipes d'utiliser l'IA pour des analyses en temps réel.
- Accélérer l'innovation en permettant aux utilisateurs techniques de développer des applications d'IA rapidement.
- Maintenir la sécurité et la gouvernance des données.
En conclusion, une stratégie data solide, intégrant sécurité et gouvernance, est indispensable pour tirer pleinement parti de l'IA générative et du ML. Les entreprises qui réussissent cette transformation auront un avantage décisif dans un monde de plus en plus piloté par les données.
Auteurs
- Tom Stuermer, Global Senior Managing Director Data & AI chez Accenture
- Bais Gultekin, Head of AI chez Snowflake
- Tom Stuermer, Global Senior Managing Director Data & AI chez Accenture
- Bais Gultekin, Head of AI chez Snowflake