BARC – Produits de données, contrats et IA avec sous-titres – Vidéo 3

Il y a une question à laquelle tout responsable des données et de l'IA est tôt ou tard confronté. Nous disposons des modèles, nous disposons de l'infrastructure, alors pourquoi l'IA n'est-elle pas fiable ? La réponse réside presque toujours dans les données qui l'alimentent.

Dans le cadre de notre étude mondiale de 2026 menée en collaboration avec BARC, nous avons demandé aux entreprises pourquoi elles avaient adopté des produits de données. 60 % d’entre elles ont cité une seule raison principale : elles ont besoin de données auxquelles les systèmes d’IA puissent réellement se fier.

Ce ne sont ni de meilleurs algorithmes, ni davantage de puissance de calcul. Ce sont des données fiables. Les organisations qui ont mis cela en pratique en récoltent déjà les fruits.

41 % déclarent déjà avoir constaté une amélioration mesurable de la fiabilité de leurs modèles d'IA après avoir adopté des produits de données. 45 % affirment avoir davantage confiance dans les décisions commerciales que ces modèles support. Et 38 % indiquent avoir réduit le temps que leurs équipes consacrent à la résolution des problèmes liés à la qualité des données.

Les problèmes de qualité des données ne sont pas avant tout d'ordre technique. Ils sont d'ordre organisationnel. Lorsque les données n'ont pas de responsable clairement identifié, lorsque les schémas ne sont pas documentés, lorsqu'il n'existe pas de définition commune de ce que signifie un « client » ou un « événement générateur de chiffre d'affaires », les systèmes d'IA héritent de cette ambiguïté.

L'étude menée en 2026 par BARC et Actian propose des conseils concrets sur la manière dont les grandes entreprises traitent la qualité des données à grande échelle avant que celles-ci n'atteignent le modèle. Téléchargez le rapport complet sur actian.com/research.