L'IA au service des données : la qualité, clé de son succès

Le dernier rapport Forrester sur les prédictions concernant l'Intelligence Artificielle (IA) souligne l'importance de conjuguer les stratégies de données et d'IA.

Ainsi, l’entrée en vigueur de l’IA Act en février 2025, prône une réglementation plus stricte en la matière et répond à une demande croissante d’opérations transparentes, plus responsables et conformes à l’éthique. D’après le cabinet, 40 % des entreprises hautement réglementées combineront la data et la gouvernance de l’IA.

En matière d’IA, la maxime « des déchets entrants, des déchets sortants » s’applique parfaitement. En effet, sans des données de haute qualité, même les systèmes d’IA les plus avancés commettront des erreurs et produiront des résultats inexacts, biaisés ou dénués de sens. Alors que cette technologie rend possible ce qui était autrefois hors de portée, à une vitesse quasi-éclair, elle reste néanmoins infiniment dépendante des données qu’elle consomme. C’est pourquoi ces dernières méritent une attention constante.

Les données essentielles au succès de l’Intelligence Artificielle

Au cœur de l’IA, il est important d’apporter du sens à de très importantes quantités de données afin d’en tirer des informations, d’automatiser des processus et d’être en mesure de faire des prédictions. Si cela peut sembler « magique » à première vue, ce sont les modèles de machine learning (ML), formés sur des données pour reconnaître des schémas et prendre des décisions, qui constituent, pour le moment, l’épine dorsale de l’IA ; et leur efficacité dépend essentiellement de la qualité, de la diversité et du volume des données qui leur sont fournies. Bien que disposer de grands ensembles de données soit avantageux, la qualité de celles-ci reste primordiale. Elles doivent être propres, précises et pertinentes pour garantir un apprentissage efficace des modèles d’IA et pour faire des prédictions fiables.

Par ailleurs, disposer d’ensembles de données diversifiés, représentant la population cible dans son ensemble, est essentiel au développement de systèmes d’IA impartiaux. Les informations incomplètes peuvent perpétuer, voire amplifier les biais sociaux, entraînant des résultats incomplets, injustes et potentiellement nuisibles. Par exemple, si une banque accorde principalement des prêts à des clients issus de milieux socioéconomiques élevés, un modèle d’IA formé sur ces données en fera de même, refusant potentiellement des prêts aux personnes aux revenus plus faibles. Des audits réguliers et des révisions des systèmes d'IA permettent ainsi d'identifier où appliquer des lignes directrices éthiques afin de réduire les biais, garantir l'équité, améliorer l'apprentissage de modèles complexes et offrir des solutions personnalisées.

Dans le monde numérique actuel, où la vitesse est fulgurante, la pertinence des informations peut diminuer rapidement, de sorte que les ensembles de données doivent rester à jour afin de garantir des prédictions et informations précises et efficaces basées sur l’IA ; pour cela les organisations doivent s’appuyer sur une infrastructure solide.

Prenons l’exemple du retail, qui requiert des données en temps réel ou quasi réel pour fonctionner efficacement. Lorsque les clients achètent un produit en magasin ou en ligne, les données doivent être enregistrées immédiatement pour mettre à jour l'inventaire et éviter qu'ils ne rencontrent des articles indisponibles ou tentent d'acheter en magasin un produit réservé à la vente en ligne.

Toutefois, il n’est pas rare que les données soient éparpillées à travers différents départements et systèmes au sein d’une organisation créant des silos susceptibles d’entraver leur utilisation et freiner ainsi les initiatives d’IA. Les entreprises peuvent résoudre ce problème en mettant en œuvre des outils et des plateformes d’intégration de données qui facilitent le flux et l’accès de ces dernières. De plus, les données inconsistantes, incomplètes et inexactes peuvent compromettre l’intégrité des modèles d’IA. Dans ce contexte, garantir leur qualité à travers des processus robustes de validation et de nettoyage représente un défi constant. A titre d’exemple, quelque chose d’aussi banal que des formats de dates différents tels que le « 01/10/2024 » ou le « 1er octobre 2024 », peut entraîner des erreurs importantes lors de l’analyse des données.

Le devoir de conformité

Les réglementations sur la protection des données, telles que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) de l’UE, ou encore la prochaine Loi sur la résilience opérationnelle numérique (DORA), pour ne citer qu’elles, tiennent les organisations pour responsables de la gestion des informations personnelles identifiables (PII) et de la conformité générale en matière de confidentialité des données. Par conséquent s’assurer que la collecte, la rétention et l’utilisation des données respectent ces réglementations est d’autant plus crucial.

Or, les organisations doivent disposer, dans un premier temps, d’un cadre de gouvernance des données afin, d’une part, de définir des normes, des politiques et des procédures de gestion, et d’autre part, d’assigner des rôles et des responsabilités. Elles peuvent notamment s’appuyer sur des ressources disponibles auprès de la Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL).

Une infrastructure de gestion solide

Par ailleurs, les organisations ont besoin de solutions évolutives pour stocker, traiter et analyser efficacement les données. Ainsi, moderniser l’infrastructure de celles-ci pour gérer l’échelle et la complexité des grandes données est crucial. Cette infrastructure peut s'étendre des installations locales au cloud ou à une solution hybride, et doit prendre en compte la puissance de calcul, la sécurité et la récupération des données.

Les individus ont également un important rôle à jouer dans l’équation des données, lesquelles, pour être valorisées doivent développer une culture incluant la puissance de la prise de décision basée sur celles-ci. Pour cela, elles doivent commencer par évaluer la préparation et la propension des équipes à adopter un mode de fonctionnement axé sur les données et favoriser ensuite son adoption à l’aide de formations qui démontrent les avantages de l’utilisation, du partage et de l’intégration de l’analyse des données dans les processus commerciaux quotidiens.

Alors que les entreprises continuent d’explorer les possibilités qu’offre l’IA, l’attention doit rester sur les données qui l’alimentent. Pierre angulaire des systèmes d’IA efficaces, elles doivent être de haute qualité, diversifiées et bien gouvernées afin de permettre aux entreprises d’avancer. C’est en effet, en relevant les défis de la gestion des données et en adoptant des approches stratégiques, que les organisations pourront libérer toute la puissance de cette technologie, favorisant l’innovation, l'efficacité et la croissance.