Le rôle essentiel de la confiance dans les données pour assurer le succès de l’IA
La confiance dans les données est devenue plus importante que jamais à l’ère de l’IA. Avec la dépendance croissante envers les données pour alimenter l’IA générative et d’autres applications d’IA, les organisations doivent évaluer leurs stratégies de gestion et leurs cadres de données pour mieux soutenir ce nouveau paysage en constante évolution.
La confiance dans les données garantit la fiabilité et la précision des données d’une organisation. Elle va au-delà de l’investissement dans des outils individuels pour l’observabilité, la catalogage ou la gouvernance : il s’agit de mettre en place un cadre global qui garantit des données fiables tout au long de la chaîne de valeur.
Par exemple, une entreprise de vente au détail utilisant l’IA pour le marketing personnalisé doit s’assurer que ses données clients sont exactes et à jour afin d’éviter de cibler les mauvais segments avec des produits inadaptés.
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Le défi des systèmes hérités
Le principal défi réside dans le fait que les technologies traditionnelles sont souvent insuffisantes pour gérer l’ampleur et la complexité des écosystèmes de données modernes. Ces approches héritées peinent à assurer la qualité des données, l’observabilité, le catalogage et la gouvernance – des aspects essentiels qui restent fréquemment cloisonnés et fragmentés dans les anciens systèmes. Cette fragmentation peut engendrer des incohérences dans les données, des défis de gouvernance et un risque accru.
Par exemple, une institution financière comme Equifax utilisant des systèmes obsolètes peut rencontrer des difficultés pour maintenir une qualité de données constante entre ses différents services, ce qui peut entraîner des erreurs dans les rapports de conformité ou les prévisions financières.
Le cadre de maturité de la confiance dans les données
Pour relever ces défis et bâtir une base solide pour le succès de l’IA, les organisations devraient envisager d’adopter un cadre de maturité de la confiance dans les données, qui offre une feuille de route pour passer des premières étapes de la gestion des données à un écosystème de gouvernance des données sophistiqué et évolutif.
Cette feuille de route inclut :
- Au stade initial, les organisations se concentrent sur la gestion des métadonnées et le test manuel des actifs clés. Bien que cette étape soit réactive, elle est essentielle pour poser les bases de pratiques plus avancées. Par exemple, une startup peut commencer par auditer manuellement ses données clients afin d'assurer leur exactitude avant de lancer son moteur de recommandation propulsé par l’IA.
Vous pouvez rejoindre la révolution moderne de la donnée en (1) mettant en place des contrôles pour garantir la qualité des données sources, (2) établissant dès le début des outils et processus permettant une compréhension partagée (sémantique) des données dans les flux de données de votre organisation, et (3) démocratisant le travail autour de la donnée en adoptant des outils low-code / no-code et l’IA générative pour la consommation des données.
- Phase de Sensibilisation et de Croissance À ce stade, l’organisation adopte une approche plus proactive, introduisant un glossaire métier, suivant la traçabilité des données, attribuant la responsabilité des données et mettant en place des premiers outils d’observabilité (les outils d’observabilité des données offrent de nombreux avantages à cet égard). Cette étape est essentielle pour bâtir un langage de données commun et encourager la collaboration entre les équipes data et les parties prenantes métier. Une entreprise de taille moyenne pourrait commencer à mettre en œuvre un glossaire métier pour standardiser les termes et définitions à travers ses différents services, garantissant ainsi une compréhension partagée lors de l’analyse des données de ventes.
- Phase de Passage à l’Échelle Introduction de pratiques avancées telles que le masquage des données personnelles (PII), des structures de gouvernance formelles, une couverture complète de l’infrastructure, des contrats de données et la création de produits et domaines de données. À ce stade, la donnée est considérée comme un produit, avec une conception et une maintenance délibérées visant à répondre aux besoins de ses utilisateurs. Une grande entreprise pourrait instaurer une gouvernance formelle des données pour gérer les informations sensibles de ses clients à travers différents marchés mondiaux, assurant la conformité avec les réglementations locales et renforçant la confiance de sa clientèle.
D’après mon expérience dans l’accompagnement des agences fédérales et organisations pour optimiser la gestion de leurs données, avec ou sans technologies émergentes comme l’IA, la réussite de la confiance dans les données à l’ère de l’IA repose sur une donnée de haute qualité, mais atteindre et préserver ce niveau de qualité est un véritable défi.
Mettre en œuvre un tel référentiel unifié de maturité de la confiance autour de la donnée est essentiel pour dépasser les limites des technologies conventionnelles et naviguer efficacement dans les complexités de l’IA et de la transformation digitale. Un tel cadre doit prendre en compte plusieurs composants interconnectés :
- Découverte des données et gestion des métadonnées
- Classification et priorisation des domaines de données
- Observabilité des données pour la fiabilité et la surveillance de la performance
- Collaboration renforcée et contrats de données
- Stratégies de gouvernance des données
En regroupant ces fonctions dans une plateforme unique, les organisations bénéficient d’une intégration fluide, d’une dépendance réduite aux fournisseurs et d’une communication renforcée dans tout leur écosystème de données.
Une organisation du secteur de la santé utilisant une plateforme unifiée peut simplifier le partage d’informations entre ses différents services, réduisant le risque de violation de données et améliorant les résultats pour les patients grâce à de meilleures décisions cliniques éclairées.
La collecte de données efficace doit se faire avec intention. Quelles sont les questions clés que vous posez à l’IA pour vous aider à résoudre ? Quelles données sont nécessaires pour répondre à ces questions ? En concevant des processus métiers pilotés par la donnée, de bout en bout, les organisations peuvent intégrer la collecte de données comme un aspect habituel de leurs opérations quotidiennes. Lorsque les utilisateurs finaux utilisent correctement les systèmes, les données qu’ils génèrent sont plus précises, et les analyses issues des modèles prédictifs ou servant à améliorer les prompts pour les LLMs peuvent réellement générer une valeur métier significative.
En fin de compte, les modèles d’IA ne sont guère plus que des expériences scientifiques si leurs résultats ne sont pas utilisés pour prendre de meilleures décisions. Pour que cela advienne, les organisations doivent donner la priorité à la construction de la confiance — et, au final, à l’adoption — de ces outils.
Surmonter les défis de la GenAI
L’un des défis majeurs auxquels sont confrontées les organisations aujourd’hui est la complexité croissante des modèles GenAI. Ces modèles sont souvent entraînés sur d’immenses ensembles de données, ce qui rend difficile de comprendre comment ils parviennent à leurs conclusions. Ce manque de transparence peut compliquer la confiance dans les résultats produits par les modèles GenAI.
Mike Finley, CTO et cofondateur de AnswerRocket, souligne ce défi : « Les modèles linguistiques introduisent une toute nouvelle surface d’attaque pour la politique de gouvernance des données. Envoyer des données à un modèle débloque une valeur considérable mais expose aussi à de nouveaux vecteurs de menace. Les entreprises sont divisées sur ce point, avec les équipes traditionnellement prudentes telles que l’IT et le secteur juridique qui avancent avec précaution, tandis que les équipes stratégiques appuient sur l’accélérateur. »
En plus des défis liés à la transparence, les modèles GenAI peuvent également être sensibles au biais. Si les données utilisées pour entraîner un modèle GenAI sont biaisées, le modèle le sera aussi. Cela peut conduire à des résultats injustes ou discriminatoires.
Pour relever ces défis, les organisations doivent être conscientes des limites des modèles GenAI et prendre des mesures pour atténuer les risques. Cela inclut la mise en œuvre de fortes pratiques de gouvernance des données, en s’assurant que les données ne sont pas biaisées, et en étant transparent sur les limitations des modèles GenAI.
Il est toutefois important de noter que la mise en place d’un cadre de confiance des données repose autant sur un changement culturel interne que sur des outils et des processus : cela exige du temps, de l’engagement et un changement de mentalité à l’échelle de l’organisation.
Comme le souligne Ted Vial, établir la confiance avec l’IA commence par les données utilisées pour l’entraîner.
L’IA devient rapidement le nouveau moteur de recherche, créant une opportunité considérable pour la diffusion de fausses informations. Les entreprises spécialisées dans l’IA doivent instaurer la confiance avec leurs utilisateurs, en commençant d’abord et avant tout par les données qu’elles utilisent pour générer des réponses.
La confiance dans la donnée comme avantage concurrentiel en IA
Alors que la nouvelle ère de l’IA continue de croître et d’évoluer, la confiance dans la donnée s’affirme comme pierre angulaire des stratégies d’IA réussies. La transition des systèmes traditionnels vers un écosystème de données robuste, scalable et digne de confiance exige des évolutions culturelles, des investissements dans la gouvernance et une approche technologique résolument tournée vers l’avenir.
Dans cette nouvelle ère, des données propres et fiables distingueront les leaders du marché des autres. Les organisations qui placent la confiance dans les données au cœur de leurs initiatives d’IA seront en bonne position pour innover plus rapidement, offrir des expériences plus personnalisées et assurer une croissance durable. En misant sur la confiance des données aujourd’hui, vous préparez le terrain pour la réussite de l’IA de demain.
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