Vos données sont-elles vraiment prêtes pour l'IA ?
Les projets d'IA peinent souvent à passer du prototype à la production lorsque les données ne sont pas suffisamment préparées. L'évaluation de la préparation à l'IA d'Actian vous aide à mesurer la maturité de votre organisation sur six dimensions clés et vous fournit des recommandations concrètes pour combler les lacunes identifiées.
Les ambitions en matière d'IA se heurtent à la réalité des données
des DSI
déclarent que leurs initiatives d’IA ont généré moins de valeur que prévu.
Source : Gartner
des prototypes IA
ne passent jamais en production. La préparation des données constitue le principal obstacle.
Source : Gartner
des professionnels de la data
estiment que leurs données ne sont pas suffisamment fiables pour l’IA.
Source : Modern Data Report
Les entreprises investissent massivement dans l'IA, mais beaucoup constatent que leurs fondations de données ne sont pas à la hauteur de leurs ambitions. Les lacunes en matière de gouvernance, de qualité, de contexte métier, de traçabilité et d'observabilité peuvent rapidement devenir des obstacles au passage du prototype à la production.
Évaluez votre maturité selon six dimensions clés
Cette évaluation mesure la maturité de votre organisation selon six capacités essentielles à la préparation de vos données pour l'IA.
Comment fonctionne l'évaluation ?
Trois étapes, environ 10 minutes, pour faire le point sur votre préparation à l'IA.
Répondez
Répondez à des questions ciblées couvrant la stratégie data, la gouvernance, la qualité des données, le lignage, le contexte métier et l'observabilité.
Comparez
Comparez la maturité de votre organisation à celle d'autres entreprises de votre secteur afin de mieux vous situer.
Passez à l'action
Obtenez un score de maturité personnalisé et des recommandations concrètes pour identifier les améliorations prioritaires et orienter les échanges avec votre direction.
Ce que vous obtiendrez à l'issue de l'évaluation
Votre score de préparation à l’IA
Un score de maturité personnalisé sur six dimensions de la préparation des données et de l'IA, pour identifier clairement les points forts et les axes d'amélioration de votre organisation.
Une comparaison avec vos pairs
Comparez le niveau de maturité de votre organisation à celui d'autres entreprises du secteur afin de mieux cerner votre situation.
Une analyse des lacunes
Identifiez les lacunes en matière de stratégie data, de gouvernance, de qualité, de traçabilité, de contexte métier et d'observabilité susceptibles de freiner vos initiatives d'IA.
Des recommandations directement exploitables
Obtenez des recommandations priorisées pour définir vos prochaines actions et alimenter les échanges avec votre direction.
À quoi ressemble la préparation à l'IA en pratique ?
Cette évaluation vous aide à identifier les lacunes en matière de stratégie data, de gouvernance, de qualité, de traçabilité, de contexte métier et d'observabilité. Mais que se passe-t-il lorsque vous commencez à les combler ?
Pour un importateur automobile international, les difficultés sont apparues à mesure que l'entreprise développait ses usages de l'IA. Les équipes pouvaient rapidement créer des tableaux de bord et produire des analyses, mais le manque de cohérence des définitions métier et l'insuffisance du contexte rendaient les résultats difficiles à fiabiliser.
Les données de l'entreprise étaient réparties entre plusieurs systèmes, et des milliers de définitions métier n'étaient pas systématiquement associées aux données auxquelles elles se rapportaient. Avec l'intégration progressive de l'IA dans les processus analytiques, ces lacunes sont devenues plus problématiques : l'IA pouvait accéder aux données, mais ne disposait pas toujours du contexte métier nécessaire pour les interpréter correctement.
L'entreprise a intégré plus de 10 000 définitions métier dans un catalogue de données gouverné et les a reliées aux données sous-jacentes grâce au knowledge graph fédéré d'Actian.
Pour les organisations souhaitant aller plus loin, l'Actian Data Steward Agent permet de maintenir les catalogues à jour à mesure que les données évoluent. En identifiant les actifs de données non documentés, en proposant des descriptions métier et en recommandant des responsables, cet agent aide les data stewards à industrialiser la gouvernance tout en conservant une validation humaine.
Grâce à l'Actian MCP Server, les organisations peuvent également mettre le contexte métier, gouverné, directement à la disposition des assistants IA, des outils analytiques et d'autres applications. Les workflows d'IA peuvent ainsi s'appuyer sur des définitions validées, des métadonnées, des informations de lignage et du contexte métier, plutôt que sur les seules données brutes.
Cet exemple montre pourquoi l'Préparation de l'IA ne se limite pas à l'accès aux données. Les organisations ont également besoin de définitions fiables, d'un contexte métier et de pratiques d'gouvernance s capables d'évoluer au rythme de leurs données.
L'évaluation de la préparation à l'IA vous aide à identifier les lacunes en matière de stratégie, de gouvernance, de qualité, de traçabilité, de contexte métier et d'observabilité, afin de prioriser les améliorations et de poser des fondations de données plus solides pour l'IA.
Vos questions avant de commencer
Environ 10 minutes. Vous répondez à des questions ciblées couvrant six dimensions de la maturité des données et de l'IA, de la stratégie à l'observabilité.
Oui. L'évaluation est entièrement gratuite et sans engagement. Vous obtenez votre score de maturité et vos recommandations immédiatement après l'avoir terminée.
Aux responsables Data et IA, notamment les Chief Data Officers (CDO), les DSI et les responsables de la gouvernance des données, qui souhaitent évaluer la maturité de leurs données et identifier les priorités avant de déployer leurs initiatives d'IA à plus grande échelle.
Un score personnalisé de préparation à l'IA, une comparaison avec vos pairs et des recommandations priorisées pour combler les lacunes identifiées et définir vos prochaines actions.
