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Vers plus de synergie entre IA et data pour maximiser le pouvoir de l’information

Data - Par Sabine Terrey - Publié le 24 juin 2024
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Suivre les progrès de l'intelligence artificielle et les concrétiser s'avère être un défi de taille. Toutefois, avec l'émergence de nouvelles normes réglementaires telles que l'IA Act ou la déclaration de Bletchley sur la sécurité de l'IA, l'argument de la complexité pourrait bientôt perdre de sa pertinence. Un cadre réglementaire plus détaillé concernant l'IA facilite son intégration au sein des entreprises, pour peu qu'elle soit accompagnée d’un socle de données robuste.

Vers plus de synergie entre IA et data pour maximiser le pouvoir de l’information

Nick Magnuson, responsable IA, Qlik partage son point de vue sur le sujet.

Répercussion majeure, l’impulsion exercée par les dirigeants sur leurs équipes pour démontrer de façon rapide la valeur de l’IA pour l’organisation. En première position se trouvent les équipes responsables des données, dont le rôle crucial réside dans leur capacité à fournir aux modèles d’IA des données pertinentes et éthiques, tout en garantissant leur exactitude.

La relation entre les équipes chargées des données et les technologies d’IA est désormais plus interconnectée que jamais. Au-delà de leur rôle consistant à vérifier les informations alimentant les modèles d’IA, en réalité, l’intelligence artificielle les aide surtout à maximiser l’exploitation des données disponibles.

L’IA optimise les processus data

Alors que la valeur des données massives stockées par les entreprises est reconnue de longue date, l’IA se positionne aujourd’hui comme un élément essentiel pour améliorer les processus analytiques. Cette technologie permet d’exploiter pleinement le potentiel encore inexploité des données.

Au-delà de cette rapidité d’analyse, l’IA est particulièrement plébiscitée car elle permet de concevoir des modèles prédictifs. Les entreprises peuvent alors anticiper les tendances et leurs résultats, offrant ainsi un avantage certain dans un contexte économique instable. Par exemple, dans le domaine de la santé, cela s’illustre par la collecte de données réalisée à chaque interaction avec le patient et test de diagnostic. Une fois analysées, ces dernières permettent de prévoir les possibles goulots d’étranglements et les flux de patients. Les établissements de santé sont alors mieux équipés pour répondre à la demande et offrir les meilleurs soins possibles.

Car c’est bien là que réside le principal avantage de l’IA pour les équipes data :  fournir des réponses à des questions qu’elles n’avaient même pas envisagées. En plus de pouvoir analyser de vastes volumes d’informations, l’IA détecte instantanément les relations, les modèles, les schémas et les anomalies dans les ensembles de données. En conséquence, les utilisateurs métiers et les analystes peuvent pleinement exploiter la valeur des données sans nécessiter de compétences en data science.

Nick Magnuson, responsable IA, Qlik

Toutefois, l’adoption de l’IA ne se fait pas sans heurts. Les équipes data sont bien conscientes des défis liés à l’intégration de cette technologie dans les processus établis et éprouvés, même s’ils sont susceptibles d’être améliorés. Pour parvenir à un équilibre entre prise de risques et innovation, il est essentiel de mener des tests rigoureux et de respecter les réglementations en vigueur. Ces mesures sont cruciales pour établir une base de données solide et faciliter l’adoption de l’IA.

Faire bénéficier les équipes data des avantages de l’IA

Les professionnels des données sont de plus en plus conscients des avantages que présente l’IA, mais ils s’interrogent également sur la manière d’optimiser les processus analytiques grâce à cette technologie. Se pose alors la question suivant : comment véritablement mettre en pratique ces techniques pour en tirer le meilleur parti ?

Cette démarche peut être décomposée en plusieurs étapes :

  • Identifier des gains rapides

Si l’IA est apte à gérer des données non structurées, les gains les plus immédiats se situent généralement dans les informations structurées. Ces données, régulièrement utilisées au sein des entreprises, sont propres, fiables et offrent une base solide pour tester des techniques d’IA plus avancées, sans courir de risques inutiles.

  • Evaluer l’impact de l’IA à travers des cas d’usage

Avec l’impact significatif de l’IA pour les entreprises, il devient crucial d’associer cette technologie à des cas d’usage spécifiques pour en démontrer l’efficacité. Une simple exploration de la technologie ne suffira pas. Pour mettre en évidence les bénéfices de l’IA, il est crucial que les initiatives et les investissements dans ce secteur, généralement pilotés par l’équipe data responsable de la gestion des modèles, soient guidés par des objectifs bien définis.

  • Prendre en compte les utilisateurs

L’intégration de l’IA dans les flux de données ne conduit pas nécessairement à des avantages métiers automatiques. Même une analyse avancée peut s’avérer inefficace si elle n’est pas clairement présentée aux décideurs. Par conséquent, il est essentiel d’engager les utilisateurs à toutes les étapes, de la conception du modèle d’IA à la manière dont les résultats sont partagés. Souvent, des modèles innovants demeurent inutilisés car leur mise en œuvre ne répond pas aux besoins et aux attentes des utilisateurs finaux en matière de données.

  • L’étape cruciale de l’intégration des données

Pour implémenter de nouveaux processus basés sur l’IA, l’intégration et la gouvernance des données sont essentielles. En outre, comme l’intégration de nouvelles données peut transformer un modèle, cette implémentation requiert l’adoption d’une approche plus flexible de la gestion de données. Il est crucial pour les organisations de concevoir une source de données fiable, robuste et gouvernée pour soutenir leurs processus actuels d’analyse de données, tout en restant ouverts aux nouvelles techniques émergentes basées sur l’IA.

  • Prendre des initiatives et expérimenter

Les équipes data doivent continuer à expérimenter avec l’IA sans être freinées par les processus de sécurité et de gouvernance des données. Il est primordial d’établir des objectifs précis, de veiller à une anonymisation rigoureuse des données et de réaliser des POC avec l’aide du service IT. Réexaminer les processus actuels est toujours un défi, ce qui rend d’autant plus important de commencer rapidement les expérimentations.

L’IA permet aux équipes data d’accélérer l’extraction des données et d’obtenir des résultats de meilleure qualité. Si les applications grand public sont souvent mises en avant, il est primordial d’optimiser en premier lieu l’utilisation des données pour les équipes internes. L’introduction de l’IA dans des processus établis soulève des questions quant à son impact réel sur les décisions métiers, comme c’est souvent le cas avec toute nouvelle technologie. Appliquer l’IA aux processus fondamentaux qui sous-tendent son fonctionnement pourrait entraîner un impact exponentiel.

Face au potentiel parfois dissimulé des données d’entreprise, l’IA apparaît comme un allié incontournable pour de nombreux acteurs. Cependant, son adoption représente un chemin semé d’embûches. Pour en optimiser les avantages, les équipes data doivent progresser méthodiquement, par étapes successives, en adoptant une approche itérative et en cultivant un apprentissage continu, tout en respectant rigoureusement les pratiques éthiques et responsables. Et surtout, elles doivent oser se lancer sans hésitation !

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