Confiance et gouvernance : les fondements essentiels d'une IA performante
Si 2023 a marqué l'arrivée en force de l'IA générative, 2024 sera celle de son déploiement à grande échelle.
Les cas d’usage des applications d’IA générative, en particulier les grands modèles de langage (LLM), sont de mieux en mieux compris, et les entreprises de divers secteurs industriels commencent à en tirer profit.
Pourtant, une récente enquête du Boston Consulting Group réalisée auprès des PDG du monde entier a révélé que 66 % d’entre eux sont partagés, voire insatisfaits quant aux progrès de leur organisation en matière d’intégration de l’IA et de l’IA générative. Il semble donc exister un écart entre l’engouement que suscite cette technologie et son adoption effective.
Démystifier l’IA pour les employés
Le succès des applications d’IA générative d’entreprise repose principalement sur le taux d’adoption des employés, les cas d’utilisation et de la volonté d’utiliser cette technologie. Il appartient donc aux responsables métiers de rendre l’IA accessible à tous.
L'adoption réussie de l'IA repose impérativement sur la confiance des employés, laquelle découle de leur compréhension, leur accès et leur compétence à gérer les données. Plus crucial encore, les salariés doivent être en mesure d’exploiter au mieux les données de l’entreprise. Ainsi, les organisations qui pratiquent encore le cloisonnement des données et des analyses ne permettent pas à leurs salariés d’adopter l’IA, limitant ses bénéfices pour l'entreprise.
Les conseils d’administration peuvent encore remédier à cette situation en encourageant le développement d’une culture centrée sur les données, qui changera considérablement la façon dont les salariés accèdent à l’information. Ils doivent également contribuer à garantir des pratiques éthiques basées sur les données, en permettant aux experts métiers les plus compétents d’explorer tant les questions habituelles que les nouveaux défis grâce à l’IA. Ils peuvent aussi élargir davantage l'accès aux applications d'IA générative, tout en renforçant la confiance parmi les employés à mesure que l'IA se développe dans l'ensemble de l'entreprise.
Démontrer la valeur de l'IA générative : la démocratisation des données change la donne
L'analyse des données n'est pas une nouveauté. Les entreprises, en particulier celles qui ont été pionnières dans l’adoption du cloud, bénéficient depuis des années de l’expertise des analystes pour interpréter les flux de données. Avec son pouvoir de révolutionner l'analyse, l'IA générative agit comme un catalyseur : elle simplifie l’accès aux informations à partir des données et rend leur valeur plus accessible aux utilisateurs non techniques en réduisant les obstacles à leur utilisation.
En remplaçant le code par des applications d'IA générative utilisant des instructions en langage naturel, les experts métier évoluant dans un contexte spécifique à leur domaine peuvent devenir autonomes dans l'analyse de données en posant simplement les bonnes questions. Même dotés de compétences de base, ces décideurs peuvent utiliser ces applications pour créer et automatiser des processus adaptés à leurs besoins et à des flux de travail spécifiques. Cette accélération de la collecte et de l'interprétation des données permet d'élaborer et d’analyser des rapports volumineux en quelques minutes.
Ces exemples d'utilisation illustrent le potentiel de transformation de l'IA générative et contribuent à lever le mystère qui l’entoure, rendant ses avantages plus évidents et permettant à un plus grand nombre d'employés de lui faire confiance.
L'IA pour tous
Aujourd'hui, il est largement admis que l'analyse de données est essentielle pour guider la prise de décision des entreprises. Les dirigeants, responsables de la gestion des risques, recherchent des technologies accessibles pour renforcer ce rôle et devenir plus agiles et efficaces dans leurs décisions quotidiennes. Cependant, les entreprises doivent aussi s'assurer que chaque employé utilisant l'IA puisse apporter de la valeur en toute sécurité. Les responsables informatiques adaptent déjà leur stratégie pour intégrer cette demande accélérée d'accès aux données en temps réel. Comment ? En priorisant les exigences techniques de l'informatique, les objectifs commerciaux de valorisation des données, et en modernisant la gestion des données pour en garantir la confidentialité et la gouvernance.
Comme pour toute innovation, les dirigeants avisés doivent réfléchir à la manière dont la technologie pourrait bénéficier à leurs salariés. Cependant, ils doivent également prendre en compte le risque lié à l'utilisation de données imparfaites pour entraîner des modèles d'IA, ou pour contourner les processus d'analyse élaborés par les experts. La première étape consiste à favoriser l'amélioration des compétences et l'apprentissage de l'utilisation des données. Le développement de nouvelles voies d'accès à la connaissance et aux informations permet aux utilisateurs non techniques de réaliser des analyses et de tirer pleinement parti de ces technologies génératives. En intégrant des garde-fous efficaces, tels que des contrôles rigoureux de la qualité des données, de la confidentialité et de la gouvernance, les organisations pourront constituer des équipes prêtes à utiliser l'IA générative pour résoudre leurs défis stratégiques.
La gouvernance des données au service de l'IA générative
La qualité d'un système piloté par l'IA dépend essentiellement des données sur lesquelles il a été formé. Ainsi, une symbiose réussie entre l'accès aux données et l'IA nécessite un cadre de gouvernance des données en constante évolution pour gérer, améliorer et en garantir la qualité. Il est important de comprendre la provenance, la qualité et la forme des données qui alimentent l'IA pour atténuer tout impact financier, les risques potentiels pour la réputation et, bien sûr, l'utilisation de données confidentielles.
Grâce à l’instauration d’une culture axée sur la gestion des risques et la conformité des données, les salariés utilisant l'IA seront plus à même de poser les bonnes questions lors de l'élaboration d'un LLM ou d'une autre application d'IA générative. Puis-je utiliser ces données pour entraîner un LLM ? Ces données contiennent-elles des informations susceptibles d'enfreindre les réglementations nationales ou mondiales ? La prise en compte de ces questions, ainsi que la compréhension des méthodologies analytiques qui génèrent les données, contribueront à renforcer la confiance et l'acceptation.
En outre, les organisations peuvent nommer un gestionnaire des données pour garantir l'utilisation responsable de l'IA générative et instaurer une confiance interne dans la technologie. Ce responsable peut être aussi un lien essentiel entre une chaîne d'approvisionnement globale en données et la communauté des utilisateurs internes, en plus de ses missions habituelles liées à l'évaluation et à la validation des données.
En conclusion, les conseils d'administration ont besoin d'une stratégie pour renforcer la confiance interne dans le déploiement de l'IA générative. Heureusement, de nombreuses mesures sont à leur disposition. Former les employés pour qu'ils comprennent pleinement les données est crucial pour exploiter pleinement la valeur de l'IA dans toute l'entreprise. Reconnaître l'importance des applications contrôlées, des garde-fous de la gouvernance des données, et de l'évaluation humaine est essentiel pour réduire les risques tout en responsabilisant les employés dans l'utilisation des données. Il est urgent d'y parvenir, alors que l'IA générative n'en est encore qu'à ses prémices.