L'IA en quête de clarté : l'importance cruciale des données fiables

L'IA dépend de données fiables, sans lesquelles biais et échecs se multiplient. Pourtant, de nombreuses entreprises souffrent d'un manque de visibilité sur la qualité et la pertinence de leurs données

À mesure que l’IA progresse dans tous les domaines d’activité, les entreprises se hâtent de mettre en place une refonte des informations qui nourrissent les systèmes. Or, les systèmes d’intelligence artificielle, aussi performants soient-ils, sont condamnés à échouer s’ils ne disposent pas de données de qualité

Le manque de visibilité de l’IA est une difficulté sous-jacente très importante que de nombreuses structures ignorent, malgré les moyens financiers consacrés au développement de modèles. Ce phénomène se manifeste selon trois axes : l’incapacité des entreprises à déterminer si leurs données conviennent réellement aux besoins de l’IA, la confiance sans discernement que les individus placent dans les conclusions générées, et, enfin, les technologies elles-mêmes qui ne détectent pas les failles et les lacunes des données qu’elles exploitent. Lorsque ces imperfections ne sont pas détectées, elles provoquent des conséquences néfastes telles que des données inexactes, une mauvaise orientation dans la prise des décisions, et finalement l’échec des programmes d’IA.

Le Machine Learning impose des demandes particulières pour lesquelles les outils traditionnels de traitement des données se révèlent inadéquats, car l’innovation a progressé plus rapidement que leur développement. Il en découle un manque de confiance. Selon une enquête récente, 42 %, soit près de la moitié des dirigeants d’entreprise, accordent une confiance totale aux données produites par l’IA.

Cependant, des enseignements et des recommandations fiables en matière d’IA ne peuvent être fournis que si les entreprises consacrent tous leurs efforts à bien préparer leurs fondations de données. . Dans la mesure où l’intelligence artificielle peut transformer aussi bien les perturbations de la chaîne d’approvisionnement que l’expérience client, il est nécessaire de considérer les coûts importants engendrés par une confiance sans discernement, à l’égard de données défaillantes.

Comprendre l’aveuglement de l’IA

Plusieurs facteurs expliquent pourquoi les projets d’IA échouent fréquemment, tels que des données de mauvaise qualité, des modèles peu performants et l’impossibilité de mesurer le retour sur l’investissement. Lorsque des données erronées alimentent les systèmes d’IA, il en résulte des résultats inexacts et un renforcement des biais. Par extension, la fiabilité des données conditionne la pertinence des résultats obtenus par l’IA. 

D’après les prévisions de Gartner, les budgets IT devraient excéder les 6 000 milliards $ en 2026, illustrant le rôle croissant que joue l’IA au sein des entreprises. Alors que cette technologie s’impose comme un outil indispensable dans la prise de décision, les erreurs dans les données entraînent des répercussions tangibles, telles que la dégradation de la qualité du service client, des retards logistiques ou le non-respect des commandes. 

Beaucoup d’entreprises supposent que les informations qu’elles ont en leur possession constituent une base satisfaisante pour être exploitées par l’IA. Or, elles ignorent les lacunes cachées, les éléments manquants, les incohérences ou l’obsolescence progressive.

Les organisations doivent donc bâtir une infrastructure de données complète, homogène et fournie en temps quasi réel pour remédier aux défaillances et aux distorsions de l’IA. Autrement, leur prise de décision serait exposée à des risques majeurs.

Les méthodes classiques sont obsolètes pour l’IA

Pour que l’intelligence artificielle devienne réellement génératrice de valeur, elle exige des informations contextuelles, des mises à jour continues et calibrées selon l’usage attendu. Pourtant les outils à disposition n’ont pas la capacité de quantifier cette efficacité.

Conçues à des fins de reporting et non de Machine Learning, ces solutions ne proposent généralement pas les indicateurs nécessaires pour l’IA. Elles ne permettent donc pas de détecter efficacement les données biaisées, l’obsolescence de ces dernières, la traçabilité défaillante ou l’absence de variété dans les bases d’apprentissage. En outre, ces résultats erronés ou peu fiables par l’IA ne sont généralement pas visibles dans les tableaux de bord.

Les organisations doivent désormais renforcer leur compréhension et leur confiance sur l’ensemble de leurs architectures de données, afin de préserver la viabilité et la pertinence des conclusions tirées par l’IA. Définir précisément les critères de diversité, de mise à jour et d’exactitude des données est primordial. L’IA ne peut évoluer correctement que si ces conditions de base sont respectées et qu’elle dispose des données appropriées.

Avant d’intégrer l’IA, les entreprises doivent d’abord vérifier l’adéquation de leurs données et mettre en œuvre les actions nécessaires à cette vérification. En acquérant une réelle transparence sur les métriques liées à l’IA, à savoir la traçabilité, l’actualité, l’exhaustivité et l’adéquation, les organisations seront en mesure d’évaluer plus précisément la fiabilité de leurs informations. Tandis que les données évoluent, des évaluations dynamiques et progressives deviennent possibles grâce à la nature continue de l’analyse de leur fiabilité, qui va au-delà d’un simple audit. Cette approche globale devient un avantage compétitif pour les entreprises du secteur.

Vers une nouvelle ère : les données amplifiées par l’IA

Les données les plus récentes, fiables et exhaustives possibles sont celles qui doivent alimenter l’IA, afin que la technologie puisse atteindre pleinement son potentiel innovant. Les organisations ne doivent pas négliger cette étape importante et s’armer de patience lors du déploiement de l’IA dans les projets, et notamment s’assurer de la bonne qualité des données transmises.  De plus, si la confiance dans les données est placée au centre de chaque projet dès le démarrage, les entreprises bénéficient alors d’une avance et sont en mesure d’exploiter l’intelligence artificielle à son maximum.

Posséder les données fondamentales adéquates est la condition sine qua non pour utiliser pleinement l’IA. Enfin, les entreprises qui sécurisent la fiabilité de leurs données bénéficieront de trois avantages majeurs :, des modèles plus performants, des décisions plus rapides et une confiance durable auprès de leurs clients.