Maîtriser l’observabilité des données IA

Cam Ogden, Senior Vice President of Product Management chez Precisely analyse le rôle clé de l’observabilité des données dans un contexte où transparence, responsabilité et gouvernance sont incontournables autour de l’IA.

Selon la dernière étude de KPMG, « Trust, attitudes and use of Artificial Intelligence: A global study 2025 », 66 % des personnes interrogées à travers le monde déclarent utiliser régulièrement l’IA, avec 78 % dans leur vie personnelle et 73 % dans le cadre professionnel. Pourtant, cette adoption massive ne s’accompagne pas d’un niveau de confiance équivalent : seuls 46 % des répondants, et seulement 33 % en France, affirment être prêts à faire confiance à l’IA.

Ce décalage entre usage et confiance révèle un enjeu majeur. À mesure que l’adoption de l’IA progresse, les exigences en matière de transparence, de responsabilité et de gouvernance ne cessent de croître. Dans ce contexte, les data leaders doivent redoubler d’efforts pour sécuriser et fiabiliser les chaînes de traitement de l’IA. L’observabilité des données s’impose ainsi comme un levier indispensable pour relever ces défis.

Observabilité des Données

L’observabilité des données est un pilier critique du succès de l’IA. Elle ne se limite pas à la surveillance des systèmes et vise à garantir que la qualité des données, les pipelines et les modèles AI/ML produisent des insights précis et fiables. De plus en plus d’entreprises mettent en place des programmes formels d’observabilité couvrant à la fois la qualité des données et les pipelines. L’essor de l’IA générative (GenAI) amplifie ces besoins, nécessitant de nouvelles approches d’observabilité pour les données non structurées, les bases de données vectorielles et le contenu généré par IA. Pour que l’IA tienne ses promesses, les équipes doivent établir des pratiques solides d’observabilité garantissant des entrées fiables et des résultats transparents et responsables.

Les principaux défis à surmonter

Malgré son importance, l’observabilité des données reste l’un des plus grands obstacles à la maturité des initiatives d’IA. Un premier obstacle réside dans le manque de talents qualifiés : rares sont les experts capables de surveiller les pipelines de données IA et la performance des modèles avec une approche réellement automatisée. Faute de compétences, de nombreuses organisations dépendent encore de processus manuels. Pour y remédier la montée en compétences des équipes data avec des formations spécifiques à l’observabilité IA est clé. Aussi, investir dans des outils qui automatisent les processus d’observabilité, et réduisent ainsi la dépendance au monitoring manuel assure une meilleure efficacité. En effet, l’utilisation d’assistants d’observabilité alimentés par IA accroît la pertinence des analyses.

Cam Ogden, Senior Vice President of Product Management chez Precisely

Problèmes de confiance dans les données IA : peut-on faire confiance à ses modèles AI/ML ?

Les organisations ont encore des réserves quant aux résultats générés par l’IA, ce qui complique la prise de décision. Cette méfiance s’explique par des problématiques persistantes : dérive des données, biais des modèles et qualité des données non structurées, qui restent souvent non traités dans de nombreux programmes d’observabilité IA. La mise en place d’un monitoring en temps réel des pipelines AI/ML permet de détecter ces dérives, biais et anomalies avant qu’ils n’impactent les décisions. Il faut alors renforcer les cadres de gouvernance pour assurer que les modèles IA fonctionnent avec pleine transparence et responsabilité.

Au-delà des outils basiques de monitoring, les entreprises se doivent d’adopter des plateformes dédiées à l’observabilité IA offrant une détection automatique des anomalies, la surveillance de la dérive des modèles IA mais également une observabilité complète du cycle de vie pour les données structurées et non structurées. Le but étant d’intégrer l’observabilité directement dans la stratégie de gouvernance IA.

Les entreprises européennes doivent encore avancer en termes de maturité de l’observabilité IA. En effet, selon un rapport Accenture, plus de la moitié des 800 grandes entreprises interrogées (dont 146 en France) en Europe, n’ont pas encore déployé à grande échelle un investissement transformationnel en IA. Ces dernières doivent ainsi évaluer leur maturité en observabilité, s’atteler à réduire au mieux les écarts de gouvernance IA et établir des KPIs clairs pour en mesurer le succès. Cela couplé à une intégrité des données et le respect des normes en vigueur garantira une meilleure qualité des données.

L’essor de GenAI : comment l’observabilité doit évoluer

La montée en puissance de GenAI entraîne de nouvelles exigences nécessitant une approche modernisée de l’observabilité. Désormais, il ne suffit plus de surveiller uniquement les données structurées, les modèles modernes requièrent une observabilité qui s’étend également aux données non structurées (documents, images, vidéos, audio), mais aussi aux bases de données vectorielles sur lesquelles reposent les applications GenAI, ainsi qu’au contenu généré par l’IA qui requiert des règles de gouvernance spécifiques.

Pour cela, il faudra favoriser la confiance en l’IA en misant sur la transparence, c’est-à-dire améliorer la collaboration entre data scientists, ingénieurs et décideurs métiers. Il s’agira également d’assurer la gouvernance des modèles IA, pour suivre la traçabilité et la précision des données de l’entrée à la sortie. Renforcer les compétences et la collaboration inter-équipes constituera une mission charnière, car le succès de l’IA dépend d’une collaboration multidisciplinaire. Mettre en place des workflows structurés entre data scientists, ingénieurs, responsables des processus métier et équipes de gouvernance IA garantira ainsi une meilleure observabilité.

Investir dans l’observabilité des données IA, c’est construire des systèmes plus fiables, évolutifs et performants. Les organisations qui anticipent et relèvent dès aujourd’hui ces défis se distingueront face à la concurrence sur le long terme. En plaçant l’observabilité au cœur de leur stratégie d’IA, elles garantissent des modèles IA qui apportent une valeur business concrète, tout en répondant aux attentes croissantes en matière de confiance et de responsabilité.