Architecture de données ouverte : un levier essentiel pour maximiser les bénéfices de l’IA générative

Justin Borgman, PDG et cofondateur de Starburst aborde le sujet et partage son expertise.

Tout semble en place : un algorithme sophistiqué, des équipes talentueuses, et un budget conséquent. Pourtant, le projet se heurte souvent à un obstacle inattendu : les données nécessaires sont éparpillées dans des silos fermés et inaccessibles. L’IA, pourtant prometteuse, ne peut pas réaliser son potentiel faute de pouvoir accéder à ces informations cruciales. 

Cette situation illustre parfaitement pourquoi, dans un contexte où l’intelligence artificielle générative (GenAI) joue un rôle de plus en plus central dans les stratégies organisationnelles, l’adoption d’une architecture de données ouverte devient essentielle. Cette technologie permet non seulement d’améliorer la productivité des équipes dans la recherche et la synthèse de contenus, mais aussi de faciliter un engagement client hyper-personnalisé et une analyse comportementale approfondie. Les modèles de langage avancés, tels que ceux développés par OpenAI, démontrent déjà leur capacité à résoudre des problèmes concrets en exploitant de manière innovante les actifs de données internes.

Toutefois, la réussite de ces initiatives repose sur un accès sécurisé et sans entrave aux données pertinentes. Pour soutenir cette dynamique, il est impératif que les entreprises disposent d’un accès complet à l’ensemble des données réparties au sein de leur organisation, afin d’alimenter efficacement les modèles d’IA. La quête pour trouver une pile de données capable de répondre aux besoins croissants des modèles d’IA est déjà bien entamée.

Un élément clé à considérer dans une architecture de données est la capacité de découverte des informations pertinentes. Sans une stratégie claire de découverte, les modèles d’intelligence artificielle ne peuvent pas fournir les résultats attendus. Pour maximiser leur potentiel, il est essentiel de pouvoir identifier, entraîner et déployer ces modèles en utilisant les meilleures données disponibles au sein de l’écosystème organisationnel. Cela favorise une analyse exploratoire des données, que ce soit pour des projets de petite ou de grande envergure.

Disposer de données ouvertes et facilement accessibles constitue un avantage majeur pour l’IA générative, car cela permet de libérer toute la valeur des données d’une organisation. Les standards et architectures ouverts jouent ici un rôle crucial. En particulier, l’utilisation de moteurs et de formats de table open-source permet aux organisations de s’affranchir du modèle traditionnel d’entrepôt de données d’entreprise (EDW). En adoptant une pile de données ouverte, les entreprises évitent les contraintes liées à une unique source de vérité, souvent coûteuse et complexe à gérer à mesure que les volumes de données augmentent.

À mesure qu’une organisation adopte une stratégie axée sur les données pour l’IA, l’utilisation d’une pile de données ouverte avec une forte capacité de découverte contribue à stimuler la croissance. À mesure que l’entreprise évolue pour soutenir des modèles de langage plus sophistiqués et des initiatives d’IA générative, la découverte de données devient encore plus essentielle.

Les trois étapes pour adopter une architecture de données ouverte pour l’IA générative :

Augmenter l’écosystème EDW avec un Data Lakehouse ouvert

Les Data Warehouses d’entreprise traditionnels (EDW) ne sont pas conçus pour l’IA. Il est recommandé de compléter l’architecture EDW conventionnelle avec un Data Lakehouse ouvert, éliminant ainsi la nécessité de centraliser toutes les données en une « seule source de vérité ».

Accélérer les insights de GenAI en facilitant la découverte de données

La découverte de données rend les données pertinentes accessibles aux modèles d’IA, ce qui est crucial à mesure que les charges de travail analytiques et de GenAI se multiplient à travers différentes lignes de la chaîne de valeur.

Adopter une approche « multi-tout » pour vos données

L’adoption d’une architecture multi-format et multi-cloud offre de nombreux avantages. Alors que cette transition s’opère et que la variabilité des données augmente, une approche basée sur des standards ouverts améliore la flexibilité et permet de mettre en place une stratégie d’accessibilité des données.

L’ouverture des architectures de données n’est pas seulement un choix stratégique, mais un impératif pour maximiser les bénéfices de l’IA générative. En adoptant des solutions ouvertes, les entreprises peuvent non seulement exploiter pleinement la puissance de l’IA pour stimuler leur innovation, mais elles renforcent également leur résilience et leur agilité face aux défis futurs.

Ce contrôle total sur leurs données garantit non seulement la sécurité et la conformité, mais aussi la capacité à s’adapter rapidement aux évolutions du marché, ouvrant ainsi la voie à une croissance durable et à une innovation sans limites. En embrassant une approche ouverte, les entreprises se positionnent en véritables leaders dans l’ère de l’intelligence artificielle.