L’infrastructure de données, le véritable catalyseur du succès de l'IA
Jacques Padioleau, Regional Vice-president EMEA South, Qlik
Les innovations en intelligence artificielle prennent une dimension sans précédent et bon nombre d’entreprises cherchent à en tirer le meilleur parti. Si les avancées des principaux acteurs de l'IA captivent l'attention, les entreprises ne doivent pas se laisser séduire uniquement par les derniers LLM et les solutions ponctuelles. Ces dernières répondent à des besoins immédiats sans vision à long terme, à l’image des outils spécifiques de prédiction pour une campagne de marketing unique. C’est seulement en misant sur une infrastructure de données robustes que les entreprises seront en capacité d’exploiter tout le potentiel de l’IA.
Les impératifs éthiques et technologiques de l'IA moderne
L'augmentation récente du nombre de modèles d'IA publiés par des entreprises de premier plan telles qu'OpenAI, Google et Mistral semble indiquer une nouvelle ère de progrès dans le domaine de l'IA. En effet, d’après une étude réalisée par Grand View Research, le marché de l’intelligence artificielle devrait représenter 1 811,75 milliards de dollars d’ici 2030. Avec le lancement imminent de GPT-5 d'OpenAI et de Llama 3 de Meta, le rythme de l'innovation en matière d'IA se poursuit sans relâche. Cependant, parallèlement à ces avancées, les experts soulèvent d'importantes questions concernant la trajectoire actuelle du développement de l'IA. Les limites inhérentes à l'approche dominante des LLM sont de plus en plus apparentes, ce qui incite les entreprises à adopter une IA "axée sur les objectifs". Autrement dit, les systèmes sont conçus pour comprendre et atteindre des objectifs spécifiques de manière adaptative et sophistiquée. Ce paradigme souligne l'importance de doter les systèmes d'IA de capacités de raisonnement et de planification afin d'obtenir une intelligence plus puissante et plus polyvalente.
En outre, alors que le paysage de l'IA continue d’évoluer, ses implications éthiques font l'objet d'un examen minutieux. Les modèles d'IA devenant de plus en plus sophistiqués et omniprésents, les préoccupations relatives à la confidentialité des données, à la partialité et à la transparence sont devenues primordiales. Selon une étude récente, 86 % des entreprises ne parviennent pas à rendre les systèmes d'IA transparents et explicables, ce qui souligne le besoin urgent de solutions capables de « lever le mystère » entourant les processus d'IA. Les organisations doivent faire face à ces considérations éthiques de manière réfléchie, en veillant à ce que leurs initiatives d'IA soient robustes non seulement sur le plan technique, mais également sur le plan éthique. En intégrant les principes d'équité, de responsabilité et de transparence dans leurs stratégies d'IA, les organisations peuvent instaurer un climat de confiance avec l’ensemble des parties prenantes et la collectivité, tout en favorisant une croissance durable de leurs activités.
Bâtir les fondations d'une IA sûre
Réussir l’adoption de l’IA en entreprise va au-delà de la simple connexion à de nouveaux LLM de premier plan. Il est crucial pour les entreprises d’investir dans des bases de données solides pour garantir la gouvernance, la traçabilité et la pertinence des données. Les modèles d'IA ne sont efficaces que dans la mesure où les données traitées le sont. La relation entre les technologies d'IA et la solidité des données sous-jacentes est symbiotique : les technologies d'IA dépendent de l'intégrité, de l'étendue et de la finesse des données qu'elles traitent ; tandis que les données solides alimentent l'IA en lui permettant d'effectuer des analyses et des décisions plus sophistiquées et plus précises. Autrement dit, sans données précises, pertinentes et opportunes, même les modèles d'IA les plus avancés ne peuvent fonctionner efficacement. Selon les récentes conclusions de l'étude "CDO Agenda 2024" du MIT Sloan, 93 % des responsables data font écho à ce sentiment, donnant la priorité à une gestion solide des données pour libérer la véritable valeur des technologies de l'IA.
Une base de données solide et bien intégrée signifie disposer d'un système où ces dernières sont non seulement abondantes et accessibles, mais aussi bien gérées, précises et prêtes pour des analyses complexes. Cela inclut des capacités d'intégration des données en temps réel et de mise en qualité complètes pour garantir qu’elles sont fiables, gouvernées et conformes. Ces fondations soutiennent les applications d'IA en leur fournissant des données propres, pertinentes et opportunes indispensables pour générer des informations fiables et exploitables.
Les entreprises sont souvent confrontées à des défis spécifiques pour établir et maintenir une base de données solide, notamment les silos de données, la qualité incohérente des données ou encore la conformité à des réglementations en constante évolution. Pour relever ces défis, une approche stratégique de leur gestion est nécessaire, mettant l'accent sur l'intégration de diverses sources de données, l'amélioration continue de la qualité des données et des pratiques de gouvernance rigoureuses.
Dans ce contexte, le rôle des Chief Data Officers (CDO) doit évoluer pour se concentrer davantage sur la gestion stratégique des données, la gouvernance et l'exploitation de ces dernières pour générer une réelle valeur métier. Alors qu’elles deviennent un atout essentiel pour les initiatives axées sur l'IA, les CDO sont de plus en plus en charge de veiller à ce que les stratégies de données s'alignent sur les objectifs de l'entreprise et que leurs cadres de gouvernance soutiennent le déploiement éthique et efficace de l'IA.
En conclusion, donner la priorité à une infrastructure de données robuste n'est pas seulement un choix stratégique - c'est une condition préalable au succès de l'IA dans le paysage commercial moderne. En investissant dans des pratiques de gestion des données élaborées, les entreprises jettent les bases de l'innovation, de la résilience et de la croissance à long terme. Elles se donnent ainsi les moyens de naviguer sereinement face à la complexité du paysage de l'IA.