Votre stratégie en matière de données et votre stratégie en matière d'IA ne font désormais plus qu'un

Si vous considérez votre stratégie en matière de données et votre stratégie d'IA comme deux initiatives distinctes, vous passez à côté d'une réalité fondamentale : les performances de l'IA dépendent de la qualité et de la fiabilité des données sur lesquelles elle s'appuie. Les modèles font peut-être la une des journaux, mais ce sont les données qui déterminent les résultats.

Les grandes entreprises ne considèrent plus l'IA comme un simple projet technologique isolé. Elles harmonisent leurs stratégies en matière de données et d'IA pour en faire une base unique garantissant la fiabilité des données et la qualité des résultats de l'IA.

Les systèmes d'IA ne fonctionnent pas en isolement. Ils dépendent de la qualité, de la structure et du contexte des données qu'ils exploitent. À mesure que vous mettez en œuvre des agents IA, des copilotes et des systèmes d'IA autonomes, le fossé entre la stratégie en matière de données et la stratégie en matière d'IA s'estompe progressivement.

La fiabilité de l'IA dépend entièrement de la qualité des données sur lesquelles elle s'appuie

De nombreuses entreprises ont déjà constaté qu'il est plus facile de développer des applications d'IA que de les rendre fiables, en particulier à l'échelle de l'entreprise. Certes, les grands modèles linguistiques et frameworks d'apprentissage automatique frameworks largement disponibles, mais le déploiement de l'IA dans les flux de travail réels de l'entreprise nécessite quelque chose de bien plus complexe : des données fiables, régulées, facilement accessibles et contextualisées.

Une étude de Gartner met en évidence ce défi. D'ici 2026, plus de 60 % des projets d'IA seront abandonnés s'ils ne s'appuient pas sur des données adaptées à l'IA. En d'autres termes, le problème ne réside pas dans les modèles, mais dans les données.

Se précipiter pour connecter des systèmes d'IA à des environnements de données fragmentés engendre des problèmes bien connus :

• Des définitions métier incohérentes d'un service à l'autre.
• Une lignée manquante qui rend l'origine des données incertaine.
• Manque de visibilité sur les problèmes liés à la qualité des données.
• Catalogues de données statiques dépourvus de contexte opérationnel.
• Manque de clarté quant gouvernance en matière de propriété et gouvernance .

Si ces problèmes liés aux données ne sont pas résolus, les systèmes d'IA risquent de produire des résultats inexacts, des prévisions peu fiables ou des décisions auxquelles les chefs d'entreprise ne peuvent tout simplement pas se fier.

4. gestion des données Fonctionnalités pour l'IA

Les stratégies traditionnelles en matière de données sont conçues pour l'analyse et le reporting. Les entrepôts de données, les tableaux de bord et outils bi vous outils bi d'analyser les données historiques et d'en tirer des enseignements.

L'IA impose de nouvelles exigences. Au lieu de se contenter d'analyser les données, les systèmes d'IA les exploitent activement, les interprètent et agissent en temps réel. Cela signifie que vous devez vous assurer que vos données sont non seulement accessibles, mais aussi fiables et explicables.

Cela nécessite une approche plus globale de gestion des données intègre Fonctionnalités quatre Fonctionnalités suivantes :

1. Data discovery. Your teams must understand what data exists across the enterprise, how it relates to other assets, and which datasets are appropriate for AI use. This data must also be easily discoverable and accessible.
2. Qualité des données et observabilité. Vous devez surveiller en permanence les pipelines de données et les ressources afin de détecter les problèmes tels que les dérives de schéma, les écarts de fraîcheur ou les valeurs manquantes avant qu'ils n'affectent les systèmes en aval. observabilité se limiter à l'envoi d'alertes. Elle doit identifier et résoudre les problèmes de manière proactive.
3. gouvernance la conception. Les politiques relatives à l'accès aux données, à leur propriété et à la conformité doivent être Embarqué dans l'écosystème des données. Cela permet de garantir que les systèmes d'IA fonctionnent dans des limites fiables.
4. Contexte opérationnel. Pour produire des résultats précis, les systèmes d'IA doivent disposer en temps réel d'informations sur la fiabilité, la traçabilité et les dépendances des données. Ils ont également besoin du contexte des données, notamment de définitions métier claires et de politiques d'utilisation, afin que les agents et les modèles d'IA puissent interpréter correctement les données.

Ces Fonctionnalités les données d'une ressource statique en un atout opérationnel que les systèmes d'IA peuvent exploiter en toute sécurité.

L'importance croissante de la fiabilité des données en tant qu'exigence de l'IA

L'un des grands changements liés à l'IA réside dans l'importance croissante accordée à la fiabilité des données. Souvent, les problèmes liés aux données restent cachés jusqu'à ce qu'ils aient un impact sur les tableaux de bord, l'automatisation ou les décisions commerciales.

Lorsqu'un problème survient, les équipes passent souvent des heures à chercher ce qui a changé, quels pipelines ont été affectés et quelle pourrait être l'ampleur de l'impact. Ce modèle réactif est incompatible avec les systèmes d'IA qui fonctionnent en continu et de manière automatique. Si votre IA s'appuie sur jeux de données de mauvaise qualité, les risques se multiplient rapidement.

C'est pourquoi les stratégies modernes en matière de données intègrent de plus en plus observabilité des données observabilité la surveillance automatisée. Ces Fonctionnalités vos équipes d'identifier rapidement les anomalies, Fonctionnalités comprendre les interdépendances entre les différentes ressources de données et de résoudre les problèmes avant qu'ils ne se répercutent en aval sur les outils d'analyse, les applications ou les systèmes d'IA.

Une IA digne de confiance nécessite des données fiables, et cette fiabilité doit être évaluée en permanence.

L'IA incite les équipes chargées des données et les équipes opérationnelles à harmoniser leurs efforts

L'IA bouleverse le débat sur la question de savoir à qui appartiennent les données de votre entreprise. Ce qui était autrefois avant tout une préoccupation technique pour les services informatiques est désormais une priorité stratégique pour les dirigeants d'entreprise. Les systèmes d'IA ayant une incidence sur les décisions, l'automatisation et les interactions avec les clients, la qualité et la fiabilité des données sont devenues des enjeux cruciaux pour l'entreprise.

Si un système d'IA génère des informations peu fiables ou des recommandations erronées à partir de données défectueuses, les répercussions se font rapidement sentir au niveau de la direction, des opérations et des clients. Cela signifie que gouvernance, la qualité et la responsabilité des données ne peuvent plus être considérées comme de simples questions techniques.

Les organisations à la pointe de l'adoption de l'IA s'attachent généralement à instaurer une vision commune des données au sein des équipes et des services. Les utilisateurs métier, les analystes, les ingénieurs et les responsables de produits de données ont tous besoin d'avoir une vision claire du même contexte : le degré de fiabilité des données, leur utilisation et les risques éventuels.

Lorsque tout le monde s'appuie sur une base de données fiable et commune, les systèmes d'IA gagnent considérablement en efficacité.

Passer des expériences en IA à la mise en œuvre de l'IA

De nombreuses organisations en sont encore à la phase expérimentale de l'adoption de l'IA. Les projets pilotes et les prototypes montrent ce qu'il est possible de faire, mais leur déploiement à grande échelle nécessite une rigueur opérationnelle.

Cette rigueur découle de la couche de données. Les entreprises qui parviennent à mettre en œuvre l'IA avec succès s'appuient sur trois piliers essentiels :

• Découvrez les données pertinentes à l'échelle de l'entreprise.
• Ayez confiance que les données sont exactes, contrôlées et fiables.
• Activer les données en toute sécurité au sein des outils d'analyse, des applications, de l'IA et workflow automatisés.

Lorsque ces éléments fonctionnent en synergie, l'IA passe du stade de l'expérimentation isolée à celui d'une capacité opérationnelle fiable au sein de l'entreprise.

Les dirigeants d'entreprise se demandent souvent comment élaborer une stratégie en matière d'IA. La réponse commence par les données. Les modèles d'IA continueront d'évoluer et de s'améliorer, mais aucun algorithme ni modèle ne peut compenser des données fragmentées, mal gérées ou peu fiables.

Pour réussir dans le domaine de l'IA, vous devez prendre conscience d'un changement simple mais essentiel : votre stratégie en matière de données ne peut plus être dissociée de votre stratégie en matière d'IA. Elles ne font désormais plus qu'un.

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À propos de l'auteur

À propos de Dee Radh

En tant que directrice principale du marketing produit, Dee Radh dirige le marketing produit pour Actian. Auparavant, elle a occupé des postes de direction dans le domaine du PMM chez Talend et Formstack. Dee a passé la totalité de sa carrière à commercialiser des produits technologiques. Son expertise réside dans le développement de récits stratégiques et d'un positionnement différencié pour l'efficacité du GTM. En plus d'un diplôme de troisième cycle de l'Université de Toronto, Dee a obtenu des certifications du Pragmatic Institute, de la Product Marketing Alliance et de Reforge. Dee est basée à Toronto, au Canada.