Projets d’IA : la maîtrise prime sur la vitesse

Jacques Padioleau, Regional Vice-president EMEA South, Qlik partage son analyse du sujet sur les projets IA.

Le constat suivant n’a rien d’étonnant : c’est en passant par une phase préparatoire solide que les projets d’IA pourront être menés correctement. De la même manière qu’un architecte a besoin de plans précis et complets pour construire un bâtiment solide, des données correctement prêtes pour l’IA sont exigées des équipes en charge de l’IA.

Une récente étude indique que l’IA est perçue comme prioritaire par 98 % des organisations mais seules 26 % ont déjà mis en production une solution d’IA générative, tandis que 12 % estiment que leur infrastructure pourrait supporter l’IA agentique. Un écart net apparaît donc entre les ambitions affichées et ce qui est réellement opérationnel. La difficulté devient alors de passer d’une simple analyse des données à une application IA réussie.

La préparation, condition incontournable du succès

Pour éviter qu’une stratégie soit révisée en plein projet, un cadre structuré doit d’abord être mis en place, permettant de dépasser les obstacles techniques liés aux données et de maîtriser la pertinence des résultats. De cette manière, l’IA pourra être déployée à l’échelle d’une organisation.

Pour cela, doivent être définis en amont : le problème à résoudre, les jeux de données nécessaires, ainsi que la manière dont ces données seront préparées pour entraîner les modèles, évaluer leurs performances, puis déployer la solution et l’intégrer aux systèmes existants. Durant l’exécution, des bonnes pratiques peuvent être appliquées, comme la mise en place d’un protocole d’entraînement et d’ajustement des modèles, la supervision de la qualité des données, ou la vérification de la précision et de la pertinence des résultats en fonction des cas d’usage actuels et futurs.

Une autre étape déterminante se trouve dans la transformation des données. Celles-ci doivent être structurées selon les résultats attendus. Avant tout lancement, une compréhension exhaustive des capacités des produits de données, ainsi que de leur niveau de qualité, doit être acquise. Même si l’accès en temps réel est crucial pour de nombreux workflows, des enjeux tels que la précision, la gouvernance et la sécurité doivent également avoir été traités en amont.

La suppression des silos, la centralisation des données et la consolidation des sources IA doivent être effectuées pour éviter les difficultés liées à la collaboration, au calibrage des attentes et au développement des compétences nécessaires à l’adoption de l’IA.

Enfin, la priorisation des besoins des équipes dépendantes des résultats IA fait également partie des étapes essentielles. Le pilotage des moments d’intervention de chaque équipe devrait être confié à une seule personne référente, afin d’éviter toute dérive du projet.

Jacques Padioleau, Regional Vice-president EMEA South, Qlik

Analytique et IA fonctionnent désormais main dans la main

L’automatisation et l’intégration de l’IA dans les outils analytiques sont les leviers permettant de renforcer la productivité des utilisateurs. Il est nécessaire que la qualité, la gouvernance et la sécurité des données soient assurées pour garantir une mise en œuvre IA efficace. Le rassemblement des données au sein d’une seule plateforme permet également de fluidifier les processus en améliorant l’expérience utilisateur.

Pour les entreprises souhaitant installer l’IA dans la durée, l’amélioration de l’accès et de la qualité des contenus non structurés est désormais considérée comme prioritaire. La possibilité d’exporter des données vers des outils adaptés à la préparation de l’IA représente le premier prérequis au fonctionnement d’une solution IA. En conséquence, la mise en place d’une architecture de données consolidée facilite l’intégration et, lorsque nécessaire,  la résolution d’éventuels problèmes.

L’accès facilité à l’IA pour tous les utilisateurs doit ensuite être assuré. Plus l’analytique et l’IA seront employés au quotidien, plus les enseignements utiles à la décision pourront être obtenus à tout moment. Pour que cela soit possible, l’IA doit être intégrée directement dans les applications métiers.

Créer les conditions favorables à une stratégie IA réussie

L’implication des principales parties prenantes est indispensable pour que la stratégie déployée soit efficace. Ensemble, elles doivent définir des attentes réalistes, clarifier la valeur attendue de l’IA et construire une démarche progressive permettant d’améliorer la préparation et l’exploitation des données.

Il est également essentiel de déterminer ce que les utilisateurs peuvent attendre du projet, tout en anticipant les retours qu’ils formuleront pour faire évoluer l’outil en fonction. Une bonne compréhension des besoins et des attentes autour de l’appropriation d’un outil d’IA facilitera la réussite de son adoption.

Le véritable point de départ du succès de l’IA se trouve dans les phases préparatoires, et non dans l’entraînement des modèles.  Les organisations qui maitrisent aujourd’hui la course à l’IA ne se limitent pas à expérimenter, elles avancent avec constance et méthode. En appliquant ces étapes clés, les bases d’une réelle IA génératrice de valeur durable seront posées. Ce n’est que lorsque les données sont consolidées, les équipes alignées et l’IA intégrée aux bons endroits que les organisations pourront véritablement entrer dans la course et espérer la mener.