IA et Data, une relation fusionnelle pour libérer toute la puissance des données
Par Jacques Padioleau, RVP EMEA Sud, Qlik
Il n’est pas simple de suivre les avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle, encore moins leur mise en œuvre. Cependant, face à la mise en place de nouvelles réglementations (IA Act ou la déclaration de Bletchley sur la sécurité de l’IA signée par 28 pays), il sera bientôt difficile d’invoquer cette excuse. Un cadre plus précis pour la règlementation de l’IA va faciliter sa mise en œuvre dans les entreprises, à condition de disposer d’un socle de données solide.
Principale conséquence, les dirigeants mettent la pression sur leurs collaborateurs en leur demandant de démontrer rapidement la valeur de l’IA pour l’entreprise. Ce sont les équipes en charge des données qui se trouvent en première ligne. Ces experts jouent un rôle clé dans toute stratégie d’IA, car leur mission consiste à alimenter les modèles en injectant des informations contrôlées tout en s’assurant de leur pertinence et de leur éthique.
Les équipes data entretiennent désormais avec l’IA des relations réellement fusionnelles. Certes, une de leurs missions consiste à vérifier les informations alimentant l’intelligence artificielle, mais pour réaliser son plein potentiel, l’IA peut avant tout les aider à extraire le maximum de valeur des données disponibles.
Améliorer les processus de données avec l’IA
Il est reconnu depuis longtemps que les données massives engrangées par les entreprises cachent une grande valeur sous-exploitée. Aujourd’hui l’IA peut jouer un rôle majeur pour améliorer les processus analytiques et contribuer à réaliser le plein potentiel des données.
Au-delà de la rapidité d’analyse souvent associée à l’IA, ces technologies sont capables de créer des modèles prédictifs qui permettent aux entreprises d’anticiper les tendances et leurs résultats, un avantage incontesté dans un contexte économique perturbé. Ainsi, dans le domaine de la santé, les entreprises collectent des données à chaque interaction avec le patient et à chaque test de diagnostic. Ces données sont ensuite utilisées pour prévoir des possibles goulots d’étranglement et le flux de patients entre les services, pour mieux répondre à la demande et dispenser les meilleurs soins possibles.
Le principal atout de l’IA pour les équipes data est bien là : apporter des réponses aux questions qu’elles ne se posaient même pas. Outre la capacité à analyser de très grandes quantités d’informations, l’IA peut instantanément identifier des relations, des formes, des patterns et des anomalies dans des jeux de données. Pour les entreprises cela signifie que sans être des data scientists, les utilisateurs métiers et les analystes seront capables de tirer des données toute leur valeur.
Et pourtant adopter l’IA ne se fait pas d’un coup de baguette magique. Les équipes data connaissent les difficultés que présente l’intégration de l’IA aux processus en place qui ont fait leurs preuves, même s’ils demeurent perfectibles. Des tests rigoureux et le respect des réglementations en vigueur sont essentiels pour créer un socle de données nécessaire à l’adoption de l’IA et atteindre l’équilibre entre le risque et l’innovation.
Mettre l’IA au service des équipes data
Conscients des avantages, mais aussi des interrogations que peuvent avoir les professionnels des données qui cherchent à améliorer les processus analytiques grâce à l'IA, nous avons interrogé des professionnels des données dans de nombreux pays. Ainsi est né notre Visionary Voices AI Guide, qui identifie des étapes claires pour lettre en pratique les techniques de l'IA et maximiser leur valeur :
· Trouver des quick wins : malgré la capacité de l’IA à gérer des données non structurées, c’est dans les informations structurées que se trouvent les gains les plus rapides. Connues et exploitées de façon régulière par les entreprises, ces données sont propres, fiables et représentent une bonne base pour tester des techniques d’IA plus sophistiquées sans prendre de risques.
· Choisir un cas d’usage pour mesurer l’impact de l’IA : on le sait, l’IA aura un fort impact dans les entreprises. Il est donc important d’associer l’IA à un cas d’usage précis pour produire un retour démontrable. Pour démontrer les avantages de la technologie, les initiatives et les investissements dans l’IA, souvent pilotés par l’équipe data chargée de la gestion des modèles, doivent être guidées par un objectif précis.
· Penser aux utilisateurs : utiliser l’IA dans vos processus de données ne garantit pas qu’elle apportera un résultat business. Une analyse avancée ne présente aucun intérêt si elle ne peut être partagée clairement avec les décideurs. Il est essentiel d’impliquer les utilisateurs de ces informations dans tout le processus, de la création du modèle d’IA jusqu’à la manière dont les insights vont être partagés. Trop souvent les modèles innovants restent non utilisés parce que la façon dont ils sont déployés ne correspond pas aux besoins et aux attentes de l’utilisateur final des données.
· Minimiser les risques grâce à l’intégration des données : l’intégration et la gouvernance des données sont deux piliers essentiels à la mise en œuvre die nouveaux processus impliquant l’IA. L’IA exige également une approche plus souple de la gestion des données, parce que l’ingestion de nouvelles données peut très vite modifier un modèle. Les organisations doivent bâtir une source de données fiable, solide et gouvernée, pour soutenir les processus de données et d’analyse actuels, mais aussi être en mesure de s’ouvrir aux nouvelles techniques basées sur l’IA.
· Aller de l’avant et expérimenter : le déploiement de processus de sécurité et de gouvernance des données ne doit pas empêcher les équipes data d’expérimenter avec l’IA. Il est essentiel de se donner des objectifs clairs, correctement anonymiser les données et introduire des POC avec le concours du service IT. Remettre en cause des processus existants n’est jamais facile, c’est même une raison de plus pour expérimenter sans tarder.
Compte tenu du potentiel que cachent les données d’entreprise, l’IA devient un allié indispensable pour beaucoup, mais son l’adoption reste un long chemin. Pour maximiser son intérêt, les équipes data doivent avancer étape par étape, par itérations et apprendre en permanence, sans négliger les pratiques éthiques et responsables. Et surtout, se lancer sans hésiter !