Votre organisation est prête pour la GénAI. Mais vos données le sont-elles ?
Une enquête de Gartner* révèle que seules 4 % des organisations sont réellement prêtes. Utilisez notre checklist rapide pour évaluer votre niveau de préparation à la GénAI.
Où vous situez-vous sur l’échelle de préparation des données pour la GénAI ?
La checklist d’Actian sur la préparation des données pour la GénAI a été conçue pour aider les organisations à évaluer leur niveau de préparation à l’adoption de la GénAI. Ce sont les questions fondamentales à se poser (et à résoudre) avant d’investir dans toute initiative liée à l’intelligence artificielle.
Engagez les bonnes conversations avec les bons interlocuteurs
Voyez comment chaque équipe (utilisateurs métier, data scientists, développeurs IT, ingénieurs data, responsables de la gouvernance des données et analystes métier) doit collaborer pour définir les cas d’usage, préparer les données, garantir leur qualité, respecter les réglementations, et bien plus encore.
Définissez des normes et des politiques de qualité des données
Gérez les volumes de données, optimisez l’apprentissage automatique selon les cas d’usage, et assurez l’exactitude et la qualité de l’ensemble des données. Évitez l’entrée de données de mauvaise qualité en amont et évaluez les risques liés à leur utilisation.
Anticipez la gestion du cycle de vie de la qualité des données
Tenez compte de l’évolution constante des cas d’usage et des ensembles de données pour garantir une flexibilité optimale. Étendez les contrôles de qualité aux pipelines, réalisez des tests de préparation, évaluez le coût d’une préparation insuffisante et suivez l’évolution de la qualité des données dans le temps.
Élaborez une stratégie équilibrée
Pesez les avantages et les inconvénients d’une adoption trop rapide ou trop lente de la GénAI, en tenant compte des risques et des coûts liés à la refonte des workflows, au retard pris face à la concurrence, ou à l’automatisation de décisions reposant sur des données erronées. Comprenez pourquoi la préparation des données est essentielle.
Liste de vérification pour la préparation à la GénAI
Téléchargez la "Liste de vérification pour la préparation des données à la GénAI".
Les meilleurs leaders misent sur la préparation des données pour exploiter l’IA
Trois stratégies pour réussir la checklist de préparation des données.
Misez sur la qualité et la propreté des données
Des données de mauvaise qualité peuvent engendrer des résultats biaisés, des prédictions inexactes et, au final, une perte de confiance dans les systèmes d’IA. Pour y remédier, mettez en place des pipelines de nettoyage robustes capables de traiter les valeurs manquantes, les données aberrantes et les incohérences.
Priorisez la gouvernance et la traçabilité des données
Un cadre de gouvernance données solide garantit que les données sont exactes, cohérentes et utilisées de manière responsable tout au long de leur cycle de vie. Il doit définir les rôles et responsabilités, établir des règles d’utilisation des données et assurer la conformité avec les réglementations en vigueur.
Vérifiez l’exactitude des données d’apprentissage
Un processus rigoureux de vérification et de validation de vos données d’apprentissage ne se limite pas à leur justesse factuelle, mais s’assure aussi que ces données sont représentatives et exemptes de biais historiques. Mettez en œuvre une approche en plusieurs couches pour garantir la fiabilité de vos données.
« Actian est un élément clé de notre infrastructure. Sans cette solution, nous ne pourrions pas automatiser et traiter efficacement nos opérations bancaires. »
Découvrez les solutions Actian de qualité et de gouvernance des données
Des données prêtes pour l’IA nécessitent un travail constant et continu. Ne laissez pas une mauvaise qualité des données ou un manque de confiance compromettre votre stratégie en matière d’IA. Les experts Actian vous accompagnent dans la mise en place d’une base de données solide pour exploiter tout le potentiel de vos données dans vos applications GénAI.
En savoir plus
* Source : Gartner, We Shape AI, AI Shapes Us : 2023 IT Symposium/Xpo Keynote Insights, par Mary Mesaglio, Don Scheibenreif, Hung LeHong, Rita Sallam, 16 octobre 2023. GARTNER est une marque déposée et une marque de service de Gartner, Inc. et/ou de ses filiales aux États-Unis et dans le monde. Tous les droits sont réservés.