Construisons une culture des données aujourd'hui pour l'IA de demain

L'avènement de l'IA souligne l'impératif pour les entreprises de s'adapter afin d'en exploiter le potentiel. Pour cela, une stratégie des données et une gouvernance de l'IA paraissent indispensables.

Nous avons récemment fêté le premier anniversaire de l’introduction de ChatGPT. Malgré des avancées significatives en IA générative, les mêmes erreurs perdurent. L'intérêt grandissant des entreprises pour ces outils s’accompagne de faux pas, notamment dans les cas où l'IA est adoptée sans stratégie claire. Parmi les exemples les plus retentissants, le cas Samsung. Le mastodonte coréen a dû interdire l'IA générative suite à une méconnaissance des implications de la propriété intellectuelle par un ingénieur. Les risques et les inquiétudes liés à la confidentialité sont tels, que les régulateurs s'empressent d'agir, en témoigne l'adoption de l'AI Act le 8 décembre dernier par l'Union Européenne. 

L'avènement de solutions d'IA générative telles que ChatGPT, Google Bard et Microsoft Bing a suscité une attention démesurée sur les risques futurs, délaissant les problématiques immédiates qui entravent le potentiel de l'IA en tant que moteur de productivité et de transformation positive. Le défi majeur pour les organisations réside actuellement dans la gestion efficace de leurs matières premières : les données. 

Les données comme point de départ 

L'IA ne doit plus être envisagée comme une technologie en marge, mais plutôt comme le nouveau canal privilégié d'interaction avec les données. La clé du succès de l'IA réside dans une gouvernance et une utilisation adéquates de ces données, qu'elles soient personnelles, protégées par des droits d'auteur ou relevant du secret commercial. Selon une étude de PwC auprès de 1 000 dirigeants, 93 % reconnaissent que leurs investissements dans les technologies émergentes accroissent la confiance des parties prenantes, bien que peu mettent en œuvre des actions concrètes en ce sens. Il est donc primordial d'établir une culture des données au sein de l'entreprise, où chaque individu exploite les données pour optimiser l'ensemble des activités, y compris celles liées à l'IA.

Dans les entreprises qui y parviennent, la gestion des données se distingue par plusieurs aspects clés. Tous les employés deviennent "citoyens des données", c'est-à-dire qu’ils bénéficient d'un accès facile aux données et sont responsabilisés quant à leur usage. Cette approche s'insère dans une culture d'entreprise valorisant la compréhension et l'utilisation judicieuse des données. Ces sociétés s'efforcent également de réduire les risques liés, en mettant l'accent sur la confidentialité, la sécurité et la conformité. La collaboration entre les acteurs est d’ailleurs renforcée grâce à des processus et des outils automatisés pour une gestion efficace et étendue. Enfin, la gouvernance des données est considérée non comme un obstacle, mais comme un facteur clé pour valoriser celles-ci.

Bien que certaines de ces idées puissent paraître ambitieuses, créer une culture des données n'est pas aussi difficile qu'il y paraît. Comme la plupart des projets, identifier les principaux acteurs et leurs besoins est crucial. Il faut se rappeler que tout le monde dans l'organisation a besoin de données, donc rassembler les chefs de département, les responsables et leurs homologues des services informatiques devrait être la première étape. Il faut s'attendre à des résistances, donc être prêt à apporter du sens à l’élaboration d’une culture des données et relier cela à la promotion de leurs objectifs commerciaux et à la création de résultats positifs pour l'organisation.
 

Démystifier l’IA 

Tout comme la gouvernance des données constitue le socle d'une organisation orientée vers ces dernières, la gouvernance de l'IA est essentielle pour exploiter pleinement le potentiel de l'intelligence artificielle. Elle se base sur le cadre de la gouvernance des données déjà en place, offrant ainsi une vue d'ensemble sur l'avancement des projets d'IA et minimisant les risques grâce à des processus bien établis. Cette gouvernance anticipe également les interrogations croissantes des régulateurs, préparant l'organisation à embrasser l'ère de l'IA au lieu de reculer face aux risques potentiels.

Pour établir une gouvernance de l'IA, quatre étapes claires peuvent être identifiées. La première est la définition d'un cas d'utilisation spécifique de l'IA, incluant ses objectifs, sa méthodologie et son périmètre d'action. La deuxième étape concerne la détermination des données à utiliser, leur source et leur qualité. La troisième phase consiste à documenter ces processus ainsi que leurs résultats. Enfin, l'étape finale repose sur la vérification et la surveillance de tous les mécanismes instaurés.

Ce processus doit être continu pour chaque application de l'intelligence artificielle, jusqu'à la conclusion naturelle de son cycle de vie. Fondamentalement, l'IA doit être gérée comme tout produit de données, avec un propriétaire clairement identifié, une valeur commerciale quantifiable et un cycle de vie déterminé.
 

Cap sur la confiance 
 

Il ne faut pas se laisser influencer par l'enthousiasme excessif et la négativité souvent associés à l'IA. Utilisée correctement, l'IA représente un atout considérable pour tous. Actuellement, elle entre dans sa troisième phase, centrée sur la confiance — la confiance dans les données qui alimentent l'IA et dans les résultats qu'elle produit. La confiance ne peut être établie qu'en développant une culture profondément ancrée dans les données, comprenant leur véritable valeur. Il est essentiel de mettre en place des processus qui permettent aux personnes de faire confiance aux données et de leur inculquer que les données sont l'actif le plus précieux. L'IA déployée, y compris l’IA générative, sera en définitive intrinsèquement supérieure grâce à la confiance accordée par l'organisation et ses partenaires commerciaux.