Le succès de l’IA en entreprise repose sur les fondations de données

Jacques Padioleau, Regional Vice-president EMEA South, Qlik partage son analyse.

Si les principaux acteurs de l’IA font souvent la une des médias en créant de nouveaux outils, les entreprises ne doivent pas reposer leur stratégie d’IA uniquement sur les derniers grands modèles de langage (LLM) et les solutions occasionnelles.

En effet, ces derniers sont davantage adaptés à des besoins immédiats, à l’instar des outils spécifiques de prédictions pour une campagne de marketing ponctuelle. Afin d’exploiter tout le potentiel de l’IA, il est crucial pour les entreprises de miser sur une infrastructure de données robustes.

De nouveaux enjeux pour l’IA

La création d’un grand nombre de nouveaux modèles d’IA, provenant d’entreprises leaders telles qu’OpenAI, Google ou encore Mistral, semble marquer le début d’une nouvelle phase d’évolution pour l’IA. Un rapport de Grand View Research indique que le secteur de l’IA pourrait atteindre 1 811,75 milliards de dollars d’ici 2030. L’innovation dans ce domaine ne montre aucun signe de ralentissement, comme le montre GPT-5 d’OpenAI et Llama 3 de Meta qui ont récemment été dévoilés. . Toutefois, de nombreux spécialistes expriment des inquiétudes sur la direction que prend le développement de cette technologie. Les limitations inhérentes à l’approche dominante des grands modèles de langage (LLM) sont de plus en plus visibles, ce qui pousse les entreprises à se tourner vers une IA davantage orientée vers des objectifs précis. Concrètement, cela signifie que les systèmes sont conçus de manière à comprendre et atteindre des objectifs spécifiques, tout en demeurant évolutifs et élaborés. Cette approche met en avant la nécessité d’équiper les systèmes d’IA de capacités de raisonnement et de planification avancée pour une intelligence plus polyvalente et performante.

En parallèle de ces évolutions technologiques, les aspects éthiques de l’IA attirent de plus en plus l’attention. Alors que les modèles d’IA deviennent de plus en plus sophistiqués et présents, les questions relatives à la protection des données, aux biais discriminatoires et à la transparence deviennent des priorités incontournables. Une étude récente a révélé que 86 % des entreprises n’arrivent pas à rendre leurs systèmes d’IA suffisamment transparents et explicables, mettant en évidence l’urgence d’implémenter des solutions qui permettent de démystifier les processus d’IA. Afin d’aborder ces enjeux de manière responsable, les entreprises doivent donc porter une attention particulière à leurs initiatives d’IA et s’assurer qu’ils soient robustes non seulement sur le plan technique, mais également éthique. L’adoption de principes comme la transparence, l’équité et la responsabilité au sein de leurs stratégies d’IA, elles peuvent établir un climat de confiance avec les parties prenantes, tout en assurant une croissance durable.

Poser les bases d’une IA fiable et pérenne

Adopter l’intelligence artificielle de manière réussie au sein des entreprises ne se résume pas simplement à intégrer les derniers LLM de premier plan. Pour assurer la gouvernance, la traçabilité et la pertinence des données, il est essentiel de mettre en place une infrastructure de données solide, car l’efficacité des modèles d’IA dépend entièrement des données qui les composent. Il existe une interdépendance entre la robustesse des données et la performance des technologies d’IA. En effet, si les technologies d’IA dépendent de l’intégrité, de l’étendue et de la finesse des données qu’elles traitent, ce sont les données fiables qui permettent à l’IA de produire des analyses plus avancées, pour une prise de décisions plus précises. En d’autres termes, même les modèles d’IA les plus évolués ne peuvent fonctionner correctement sans des données à jour, précises et pertinentes. D’après les résultats du rapport « CDO Agenda 2024 » mené par le MIT Sloan, 93 % des responsables des données soulignent l’importance d’une gestion rigoureuse des informations pour libérer tout le potentiel des technologies d’IA.

Disposer d’une base de données bien intégrée signifie avoir à disposition un système où les données ne sont pas seulement nombreuses et facilement accessibles, mais également bien gérées, exactes et prêtes à être utilisées pour des analyses complexes. Cela comprend des capacités d’intégration des données en temps réel, ainsi qu’une mise en qualité exhaustive, garantissant gouvernance, conformité et fiabilité. Ces bases fournissent alors des données propres, pertinentes et opportunes qui viennent soutenir les applications d’IA, celles-ci étant indispensables pour générer des informations fiables et exploitables.

Les entreprises rencontrent souvent des obstacles pour créer et maintenir une base de données solide, que ce soit à cause de la fragmentation des informations, de la qualité des données inégale, ou encore de la nécessité de se conformer à des réglementations en constante évolution. Pour surmonter ces difficultés, une gestion stratégique des données s’impose, en se concentrant sur l’intégration des différentes sources de données, l’amélioration continue de la qualité des informations et des pratiques de gouvernance rigoureuses.

C’est pourquoi le rôle des Chief Data Officers (CDO) doit évoluer pour mettre l’accent sur une gestion plus stratégique des données, leur gouvernance et leur utilisation afin de générer une véritable valeur ajoutée. De plus en plus considérées comme un atout majeur dans les projets d’IA, les CDO doivent s’assurer que les stratégies de données correspondent aux objectifs globaux de l’entreprise et que les cadres de gouvernance garantissent un déploiement éthique et performant des solutions IA.

En définitive, prioriser une infrastructure de données robuste ne constitue pas seulement un avantage stratégique, il s’agit bien d’une nécessité pour assurer le succès de l’intelligence artificielle dans les entreprises modernes. C’est en investissant dans des pratiques de gestion des données structurées que les organisations seront à même de créer les fondations nécessaires à l’innovation, à la résilience et à une croissance durable, tout en s’adaptant à la complexité croissante du paysage de l’IA.