IA à échelle d’entreprise : quels cadres de gouvernance des données associer ? 

L’évolution exponentielle des nouvelles technologies a poussé le marché à réfléchir de manière plus ambitieuse à la façon dont l’intelligence artificielle (IA) pourrait transformer de nombreux processus d’entreprise. Cependant, ces avancées alertent sur la sécurité des données des utilisateurs et des modèles d’IA eux-mêmes. Il est ainsi essentiel non seulement de gérer et de gouverner les modèles d’IA, mais également de gouverner les données introduites dans l’IA. Cela est notamment le cas pour les entreprises utilisant l’IA, qui, selon une étude d’IBM de 2022, le font pour rationaliser leurs opérations.

Nous nous sommes entretenus avec Tendü Yoğurtçu, PhD, Chief Technology Officer chez Precisely qui s’est penchée sur le sujet.

Quels sont les principaux défis que les entreprises doivent prendre en compte en matière de gouvernance des données et de modèles d’IA ?

Alors que l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) augmente rapidement, les législateurs et les régulateurs du monde entier sont très attentifs. Avec des réglementations telles que la loi européenne sur l’IA, déjà en cours, les organisations doivent mettre en place les garde-fous adéquats pour protéger leur activité, tout en laissant une place à l’innovation. Pour y parvenir, il est essentiel d’établir une stratégie solide d’intégrité des données, y compris une gouvernance efficace des données et de l’IA. En effet, l’un des principaux défis que les entreprises doivent relever est le fait que leurs données résident souvent dans des silos, se périment avec le temps, manquent de normalisation et peuvent être criblées de doublons. Il devient ainsi difficile de voir quand et comment elles changent, ce qui diminue leur intégrité et leur fiabilité.

Aujourd’hui, les organisations ont besoin d’un programme de gouvernance des données, dans le cadre d’une stratégie solide d’intégrité, qui aligne les personnes, les processus et la technologie, pour les aider à comprendre leurs données dans le but de les transformer en un actif de l’entreprise. Il y a dix ans, la gouvernance des données était une technique fondamentalement centrée sur la conformité. Ces fonctions étaient souvent assurées par le département informatique, et l’objectif principal était d’améliorer la qualité des données internes à l’usage d’équipes spécifiquement identifiées.

Avec l’accélération de la transformation numérique et l’adoption accrue de l’IA, les données sont devenues l’actif le plus vital d’une organisation. Il est donc essentiel que leur gouvernance soit une priorité à échelle d’entreprise. 

Comment une gouvernance efficace des données peut-elle contribuer à garantir la fiabilité des systèmes d’IA au fil du temps ?

La gouvernance des données est cruciale lorsqu’il s’agit de la fiabilité des systèmes d’IA. De nos jours, de plus en plus d’entreprises utilisent l’intelligence artificielle pour analyser, transformer et même produire des données. Ainsi, un cadre de gouvernance solide autour de cette technologie, ainsi que pour les données est nécessaire. Qu’il s’agisse de suivre la lignée des données sur lesquelles l’IA opère ou d’assurer la qualité et la conformité des résultats de l’IA générative, la transparence est en effet essentielle à la garantie de la précision et à la création d’un avantage concurrentiel.

Un cadre solide de gouvernance permet aux organisations de trouver, de comprendre et d’exploiter facilement les données critiques, ce qui conduit à des décisions et à des rapports plus précis et plus éclairés. Il fournit une compréhension cruciale de la signification, de la lignée et de l’impact des données, permettant aux entreprises de garder une longueur d’avance sur les paysages réglementaires changeants, tout en garantissant que les modèles d’IA sont alimentés par des données fiables pour des résultats sur lesquels on peut s’appuyer.

Comment une gouvernance des données efficace peut-elle garantir la transparence et la responsabilité en matière d’IA ?

Une gouvernance des données efficace peut garantir la transparence et la responsabilité de l’IA en alimentant des résultats d’IA plus fiables. Cela permet de prendre en toute confiance des décisions fondées sur la data afin de contribuer à la croissance de l’entreprise, de rester agile, de réduire les coûts et de gérer les risques et la conformité. La confiance en matière de données est intrinsèque à des initiatives réussies en matière d’IA et d’IA générative, et la gouvernance des données joue un rôle clé dans la libération de son plein potentiel.