Gouvernance des données et fiabilité de l'IA, un cercle vertueux

L'éthique de l'IA est au cœur des enjeux alors que la technologie s'invite dans tous les secteurs économiques. La qualité des données devient critique pour une IA fiable et éthique.

Alors que l’IA continue de s'intégrer dans les produits et les services, la nécessité de développer cette technologie de manière responsable n’a jamais été aussi cruciale. Selon une étude récente de la Harvard Business Review, plus de 80 % des projets d’IA échouent, principalement en raison de problèmes liés à la qualité des données. Il devient donc urgent pour les entreprises de mettre en place des cadres éthiques applicables à l’IA, afin de garantir que la technologie puisse évoluer de manière à rester impartiale et à respecter les droits des utilisateurs.

Pas d’IA éthique sans gouvernance des données

L’IA responsable va bien au-delà de la création d’algorithmes sophistiqués. Au contraire, elle exige une intégration consciente de nombreux principes fondamentaux tout au long du cycle de vie de l’IA, tels que la lutte contre les biais, la protection de la vie privée et la diminution de l’impact sur l’environnement. En outre, à mesure que les technologies d’IA progressent, elles amènent leur lot d’avantages et de risques, notamment en matière de confidentialité, d’impartialité et de responsabilité.

La gouvernance des données a donc un rôle clé à jouer pour garantir que les données utilisées dans les systèmes d’IA soient exactes, sécurisées et traitées de manière responsable, contribuant ainsi fortement au déploiement d’une IA éthique. Elle englobe également la gestion de l’accès aux données, la garantie d’une utilisation convenable de ces dernières et la protection des droits individuels. Ainsi, les entreprises peuvent démontrer davantage de transparence sur la manière dont leurs modèles d’IA sont développés, entraînés et déployés.

La qualité des données est toute aussi importante, car ce sont les fondations de tout système d’IA. Or, seule une solide stratégie de Master Data Management à tous les niveaux de l’entreprise permet d’assurer un haut niveau de qualité de données. Une fois cela en place, il devient alors possible d’utiliser activement l’IA pour automatiser certains processus de contrôle de la qualité des données.

L’IA au service de la qualité des données

En intégrant l’IA dans la surveillance de la qualité des données, les entreprises sont en mesure d’automatiser la détection d’anomalies, évitant ainsi le risque que l’IA ne prenne des décisions critiques en s’appuyant sur des données erronées ou incohérentes. Cette relation symbiotique entre données et modèles d’IA nécessite de privilégier des pratiques de gestion des données robustes afin que les systèmes d’IA puissent offrir le meilleur retour sur investissement possible.

Plus précisément, les modèles d’IA sont entraînés pour reconnaître les schémas et les règles qui définissent le degré d’acceptabilité d’une entreprise en termes de qualité des données. Une fois mis en place, ces modèles contrôlent constamment les flux de données et peuvent signaler toute violation ou anomalie susceptible d’être examinée de manière plus approfondie.

En outre, ils peuvent également identifier les données personnelles sensibles et s’assurer qu’elles sont traitées conformément à certaines réglementations telles que le RGPD. Ainsi, les entreprises peuvent aisément éviter que les violations de conformité ne passent entre les mailles du filet grâce à une surveillance étroite et continue (24/7).

Des techniques telles que l’explicabilité de l’IA favorisent également une compréhension plus approfondie de la « boîte noire ». Cette technique permet d’identifier de potentielles sources de partialité, de discrimination ou d’autres risques éthiques. Cette approche proactive réduit les efforts manuels requis chez les Data Stewards en identifiant les problèmes en amont avant que ceux-ci ne s’aggravent.

Une relation symbiotique

Comprendre le paysage de données de son entreprise est essentiel pour établir une gouvernance efficace et favoriser la bonne mise en œuvre de l’IA. Cependant, le catalogage et le classement manuel de tous les actifs de données sont des tâches terriblement fastidieuses et chronophages. C’est là que l’IA peut apporter son aide grâce à la classification automatisée des données. Les modèles d’IA sont alors entraînés pour comprendre la classification des données d’une entreprise, les conventions des métadonnées et les glossaires spécifiques aux secteurs d’activités. Cette classification pilotée par l’IA offre une vision plus complète et actualisée de l’ensemble des données au sein de l’entreprise.

Alors que les entreprises continuent de tirer parti de l’IA pour obtenir un avantage concurrentiel, il sera nécessaire d’investir dans de solides pratiques de gouvernance des données afin de maximiser les avantages de l’IA tout en réduisant les risques associés. En adoptant des normes de gouvernance et d’éthique robustes, les entreprises peuvent ainsi s’assurer que les données utilisées dans les systèmes d’IA sont de haute qualité, favorisant ainsi la confiance et l’intégrité des applications d’IA. On constatera, d’ailleurs, que le souci d’une IA éthique est partagé par de nombreux secteurs, comme le legaltech qui vient de s’engager à travers une tribune regroupant 14 entreprises.