L'IA a besoin de données prêtes pour l'autonomie : instaurer la confiance dans l'IA

L'IA peut accomplir des choses impressionnantes, mais seulement si les données qui l'alimentent ne nécessitent pas une surveillance constante.

Les « données prêtes pour l'autonomie » signifient que vos données peuvent support des agents support et des flux de travail automatisés sans qu'une personne ait besoin de les superviser. C'est ce qui différencie les systèmes IA qui prennent des décisions fiables et dignes de confiance de ceux qui nécessitent une intervention humaine constante pour éviter des erreurs coûteuses.

Le changement technique : des tableaux de bord aux agents dynamiques

Les équipes chargées des données vont au-delà des tableaux de bord statiques et des rapports programmés pour s'orienter vers des flux de travail dans lesquels des agents IA prennent des décisions, déclenchent des actions et mettent à jour les systèmes avec un minimum de supervision humaine.

Ces flux de travail « agentics » ne sont pas seulement des scripts d'automatisation exécutant des étapes prédéterminées. Ce sont des systèmes qui perçoivent les entrées (comme les factures ou les e-mails), les analysent en utilisant le contexte et la logique métier, et prennent des mesures de manière autonome sur plusieurs systèmes.

Voici quelques exemples concrets d'entreprises que nous observons :

• Rapprochement transactionnel – Les agents font correspondre les factures aux transactions ERP sans vérification manuelle.
• Intelligence documentaire – Analyse et enregistrement automatisées enregistrement à partir de sources non structurées.
• Rapports dynamiques – Informations personnalisées et mises à jour du système en aval déclenchées par des modèles de données.
• Workflows en langage naturel – Les experts non techniques interagissent avec des processus complexes par le biais de conversations.

Le défi crucial : Comment faire confiance à un agent pour agir en toute sécurité lorsque les données sous-jacentes peuvent être incomplètes, obsolètes ou tout simplement erronées ?

Nous en sommes à un stade où l'IA n'est plus freinée par les performances des modèles, mais par les Préparation des données.

Ce qu'exigent réellement les workflows agentiques

Les systèmes autonomes imposent à votre infrastructure de données des exigences fondamentalement différentes de celles des systèmes traditionnels de BI et d'analyse.

L'interopérabilité devient essentielle à mesure que les systèmes agentifs prennent de l'ampleur. Les outils et services sur lesquels s'appuient les agents, que ce soit pour la validation des données, le contrôle d'accès, l'enrichissement ou les actions en aval, doivent être exposés sous forme de blocs de construction vérifiés et pouvant être appelés. Le protocole MCP (Model Context Protocol) s'impose comme une norme qui permet aux agents de découvrir et d'invoquer en toute sécurité des services externes en temps réel, transformant ainsi des outils isolés en composants fiables au sein de l'écosystème agentif.

La validation précoce est plus importante que jamais. Dans la plupart des cas d'utilisation en entreprise, les données transitent en permanence parplateformes streaming plateformes des couches de transformation avant d'atterrir dans des systèmes de stockage. La validation des données à ce niveau et la vérification de leur actualité, de l'intégrité du schéma, de leur exactitude et de l'absence d'anomalies empêchent les données erronées d'atteindre vos lacs de données ou vos bases de données vectorielles. Les architectes IA avant-gardistes intègrent de plus en plus la validation directement dans streaming plutôt que de découvrir les problèmes en aval.

Le stockage doit support des instantanés support . Lorsque les données arrivent dans un lac de données, elles doivent être versionnées et cohérentes. Les agents prennent souvent des décisions basées sur l'exactitude précise des données à des moments précis, ce qui rend le voyage dans le temps et l'auditabilité essentiels Fonctionnalités les opérations autonomes.

Les données non structurées doivent être validées avant leur vectorisation. Les agents travaillant davantage avec des documents, du texte et des images, les bases de données vectorielles permettent une recherche sémantique et une compréhension basée sur le contexte. Mais les données doivent être validées avant d'être intégrées. Par exemple, lors de la conversion de fichiers PDF générés par OCR, il convient de vérifier au préalable l'exhaustivité et l'exactitude des éléments de données critiques afin de garantir que les agents se basent sur des informations fiables et précises.

L'action nécessite des API sécurisées. Au-delà de l'analyse, les agents mettent à jour les enregistrements, créent des tâches et envoient des alertes. Des API sécurisées et bien gérées constituent les canaux par lesquels les agents passent des informations aux actions directes de l'entreprise.

gouvernance unifiée gouvernance indispensable. Pour que les agents puissent accéder aux données et les manipuler en toute sécurité, ils doivent savoir où elles se trouvent, qui en est propriétaire et quelles politiques s'appliquent. Les catalogues etframeworks gouvernance modernesframeworks un accès contrôlé, conforme et explicable aux données à chaque étape.

observabilité être réactive.observabilité en temps réel observabilité valide la qualité des données dès leur entrée dans le système permet d'éviter les défaillances avant qu'elles ne se produisent. La qualité des données passe ainsi d'une correction réactive à une assurance proactive, instaurant la confiance avant même qu'un agent ne voie les données.

Ce que nous observons dans des cas d'utilisation réels en entreprise

Notre travail auprès des clients qui accompagnent cette transition nous a permis de dégager plusieurs tendances :

Les flux de travail des agents nécessitent faible latence et des données fiables. Un agent chargé du rapprochement des factures ne peut pas attendre le traitement batch nocturne lorsqu'il doit faire correspondre les bons de commande, les reçus et les factures à mesure qu'ils arrivent tout au long de la journée.

La validation doit avoir lieu au niveau de la couche d'ingestion. Dans les lacs de données, avant la vectorisation, et non après l'arrivée des données dans la couche d'accès, où les agents les consomment. 

Les agents ont besoin d'un accès unifié et contrôlé pour le traitement par lots, streaming et les couches vectorielles. Un accès fragmenté crée des angles morts et des failles de sécurité.

Si l'IA doit fonctionner avec moins de supervision humaine, votre approche en matière de qualité des données ne peut rester réactive. Les problèmes doivent être détectés et résolus avant que les agents n'interagissent avec les données.

Que signifie réellement « données prêtes pour l'autonomie » ?

Les données prêtes pour l'autonomie signifient que vos données savent ce qu'elles sont, d'où elles proviennent, à qui elles appartiennent et si elles sont en bon état. Elles peuvent prouver tout cela sans intervention humaine, ce qui est essentiel.

La plupart des entreprises n'en sont pas encore là, ce qui explique pourquoi les projets d'IA sont au point mort, produisent des résultats peu fiables ou se limitent à des cas d'utilisation qui évitent complètement les données propriétaires.

L'écart ne réside pas dans les capacités techniques, mais dans Préparation architecturale. Les organisations ont besoin de plateformes fournissent un contexte, garantissent la fiabilité, permettent la traçabilité, regroupent les données de manière appropriée et appliquent automatiquement les règles d'accès.

Ce blog explique comment la plateforme Actian Data Intelligence aide les entreprises à combler cette lacune.

Les données autonomes ont besoin d'un contexte réel

Pourquoi est-ce important ? L'IA ne peut pas deviner la signification de vos données. Elle a besoin de définitions claires, de relations et d'un contexte commercial. Sans cela, les réponses de l'IA deviennent incertaines, voire carrément erronées.

Les grands modèles linguistiques et les workflows de génération augmentée par la recherche (RAG) sont particulièrement vulnérables aux lacunes contextuelles. Lorsque les agents ne comprennent pas la sémantique des termes commerciaux, ils hallucinent, interprètent mal ou fournissent des réponses techniquement correctes, mais pratiquement inutiles.

Comment Actian peut vous aider :

• Glossaire commercial partagé garantit que tout le monde, humains et agents, se réfère aux concepts de la même manière dans toute l'organisation.
• Le graphe de connaissances montre comment les données sont reliées entre elles, qui en est propriétaire et ce qu'elles représentent, fournissant ainsi la couche sémantique dont l'IA a besoin pour raisonner correctement.
• métadonnées connectées sont regroupées à partir de l'ensemble de votre environnement, afin que l'IA ne travaille pas à l'aveuglette et ne fasse pas d'hypothèses dangereuses sur la signification des données.

Le graphe de connaissances d'Actian Fonctionnalités au-delà du simple catalogage. Il crée une structure sémantique qui aide les agents à comprendre non seulement quelles données existent, mais aussi comment les différentes pièces s'articulent entre elles et avec vos processus métier.

Les données autonomes doivent être fiables

Pourquoi est-ce important ? L'IA échoue rapidement si les données sont en retard, manquantes ou tout simplement erronées. Les modèles entraînés à partir de données erronées produisent de mauvaises prédictions. Les agents qui agissent sur la base de données obsolètes prennent de mauvaises décisions. Et contrairement aux analystes humains qui peuvent repérer les problèmes évidents, les systèmes autonomes continuent de fonctionner en toute confiance avec des données erronées.

Pour fonctionner sans que des humains aient à tout vérifier en permanence, les données doivent rester saines d'elles-mêmes.

Comment Actian peut vous aider :

• Surveillance continue surveille les pipelines et jeux de données les problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les systèmes en aval.
• anomalie signale rapidement les problèmes de qualité, en détectant des problèmes tels que des valeurs nulles inattendues, des dérives de schéma ou des valeurs statistiques aberrantes.
• L'analyse des causes profondes permet d'identifier l'origine des problèmes afin de les résoudre à la source, plutôt que de simplement les corriger en aval.
• frameworks de qualité des données développent de bonnes habitudes concernant la manière dont les données sont créées, utilisées et partagées entre les équipes.

L'approche d'Actian en matière observabilité des données observabilité sur le principe selon lequel la validation doit avoir lieu au moment de l'ingestion. En surveillant les données à mesure qu'elles transitent par les pipelines et aboutissent dans le stockage, les problèmes sont détectés avant même que les agents ne les voient.

Les données autonomes nécessitent une traçabilité claire

Pourquoi est-ce important ? Lorsqu'un agents IA une recommandation ou prend une mesure, les équipes doivent savoir quelles données il a utilisées et comment ces données ont été transformées. La traçabilité n'est pas seulement un atout, elle est essentielle pour le débogage, l'audit et le respect des exigences réglementaires.

Dans des secteurs tels que les services financiers et les soins de santé, la conformité n'est pas facultative. Si vos modèles d'IA utilisent des données dont la provenance n'est pas claire ou dont les contrôles d'accès sont inadéquats, vous risquez des sanctions réglementaires et de perdre la confiance du public.

Comment Actian peut vous aider :

• La traçabilité de bout en bout montre chaque étape du déplacement et de la modification des données, depuis les systèmes sources jusqu'à leur consommation finale, en passant par les transformations.
• Analyse d'impact aide les équipes à comprendre pourquoi un résultat d'IA se présente sous une forme donnée en remontant Chaîne d'approvisionnement des données.
• Documentation automatisée répond aux besoins réglementaires et d'examen sans frais généraux manuels ni outils de traçabilité distincts.

Lorsque quelque chose ne fonctionne pas correctement, ce qui arrive toujours dans les environnements de données complexes, une traçabilité complète permet de réduire à quelques minutes un dépannage ciblé qui aurait autrement nécessité plusieurs jours d'investigation.

Les données autonomes doivent être conditionnées, et non brutes

Pourquoi est-ce important ? les agents IA fonctionnent mieux avec des données claires et cohérentes, plutôt qu'avec un ensemble disparate de tableaux bruts qu'ils doivent analyser eux-mêmes. Tout comme les API ont révolutionné le développement d'applications en regroupant des fonctionnalités dans des interfaces réutilisables, data products le développement de l'IA en regroupant les données dans des ressources fiables et contrôlées.

Les sauvegardes de données brutes créent une ambiguïté. S'agit-il du bon tableau client ? Quel chiffre d'affaires fait autorité ? Que signifie réellement ce champ ? Les agents sont obligés de se poser ces questions, perdent du temps et commettent des erreurs.

Comment Actian peut vous aider :

• Data products créez jeux de données propres et prêts à l'emploi, jeux de données une propriété claire et des accords de niveau de service (SLA).
• Data contracts définissent des règles afin que les consommateurs sachent exactement ce que les données comprennent, quelles normes de qualité s'appliquent et à quoi ils peuvent s'attendre.
• Une responsabilité claire rend l'appropriation et les responsabilités explicites, éliminant ainsi le problème « à qui dois-je m'adresser ? ».
• Accès unifié permet aux équipes de partager les mêmes données régies à la fois pour les systèmes opérationnels et les charges de travail analytiques.

marketplace des données d'entreprise d'ActianFonctionnalités data products et à utiliser. Au lieu de parcourir les schémas et les tables, les agents accèdent à des produits bien définis avec un contexte intégré, des garanties de qualité et des contrôles d'accès appropriés.

Les données autonomes nécessitent des règles d'accès sécurisées

Pourquoi est-ce important ? Lorsque l'IA ou des agents extraient des données de manière autonome, vous avez besoin de garde-fous pour éviter toute exposition accidentelle ou utilisation abusive. Un analyste humain peut reconnaître que les numéros de sécurité sociale des clients n'ont pas leur place dans un rapport marketing. Un agent autonome inclura volontiers toutes les données auxquelles il a accès, sauf si des politiques l'en empêchent explicitement.

Les règles d'accès doivent suivre les données où qu'elles aillent, qu'elles soient utilisées pour apprentissage de modèles, l'inférence en temps réel ou des actions opérationnelles.

Comment Actian peut vous aider :

• Application des politiques établit des règles claires et centralisées concernant qui ou quoi peut utiliser différents types de données.
• Le masquage automatique et les étiquettes de sensibilité appliquent une protection basée sur la classification des données sans nécessiter d'intervention manuelle pour chaque cas d'usage.
• Contrôles cohérents permettent une application uniforme dans tous les systèmes, afin que les politiques ne soient pas perdues lors du transfert des données entre plateformes.
• Le principe du moindre privilège garantit que les systèmes d'IA ne traitent que les données auxquelles ils sont explicitement autorisés à accéder.

gouvernance moderne gouvernance à dire « non », mais à permettre un « oui » sûr à grande échelle. L'approche d'Actian permet aux équipes de démocratiser l'accès aux données pour les humains et les agents tout en conservant les contrôles requis par la conformité et la sécurité.

Pourquoi les données autonomes sont-elles la véritable clé d'une IA fiable ?

L'IA ne fonctionne bien que lorsque les données sur lesquelles elle s'appuie sont solides. Vous pouvez disposer des modèles les plus sophistiqués, frameworks agentiels les plus récents et des architectures les plus avancées, mais si votre base de données est fragile, vos initiatives en matière d'IA le seront également.

Les données prêtes pour l'autonomie visent à prévenir les problèmes en amont, et non à les résoudre après coup. Il s'agit d'instaurer la confiance dans votre infrastructure de données afin que les agents puissent travailler en toute sérénité, tout comme les équipes qui en sont responsables.

La plateforme Actian Data Intelligence fournit aux entreprises les bases nécessaires pour permettre à l'IA et aux agents de fonctionner en toute sécurité à grande échelle. En fournissant un contexte grâce à une architecture de graphe de connaissances, en garantissant la fiabilité grâce à une surveillance continue, en permettant la traçabilité grâce à une lignée complète, en regroupant les données dans des produits régis et en contrôlant l'accès grâce à des politiques automatisées, Actian aide les organisations à passer de projets pilotes d'IA provisoires à des déploiements de production fiables.

L'ère de l'agentique est arrivée. La question n'est pas de savoir si votre organisation adoptera l'IA autonome, mais si vos données seront prêtes lorsque vous le ferez.

Prêt à rendre vos données autonomes ? Découvrez comment la plateforme Actian Data Intelligence peut vous aider à jeter les bases d'une IA fiable et digne de confiance à grande échelle.

À propos de l'auteur

À propos d' Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle, en rationalisant les environnements de données complexes et en accélérant la fourniture de données prêtes pour l'IA. L'approche d'Actian en matière d'intelligence des données combine la découverte de données, la gestion des métadonnées et la gouvernance fédérée pour permettre une utilisation plus intelligente des données et améliorer la conformité. Grâce à desFonctionnalités intuitives libre-service , les utilisateurs professionnels et techniques peuvent trouver, comprendre et faire confiance aux actifs de données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Actian fournit des solutions de gestion des données flexibles à 42 millions d'utilisateurs au sein de sociétés Fortune 100 et d'autres entreprises dans le monde entier, tout en maintenant un taux de satisfaction de la clientèle de 95 %.