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Le défi de la confiance dans les données
L'adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans les entreprises est confrontée à un obstacle majeur : la qualité des données. Selon un rapport récent, seules 12 % des organisations estiment que leurs données sont d'une qualité et d'une accessibilité suffisantes pour soutenir efficacement leurs initiatives d'IA. Ce manque de confiance constitue un frein important à l'exploitation des technologies d'IA, malgré un marché en pleine expansion.
Le marché des produits et services d'IA est en pleine croissance, avec des prévisions atteignant entre 780 et 990 milliards de dollars d'ici 2027. Cette croissance rapide, estimée entre 40 % et 55 % par an, n'est cependant pas synonyme de succès pour toutes les entreprises, qui peinent à concrétiser leurs investissements.
Avec l'essor fulgurant de l'IA générative au cours des deux dernières années, les entreprises réalisent la nécessité de repenser leurs stratégies data pour tirer une réelle valeur de leurs investissements. Le marché évolue des modèles prédictifs vers des systèmes d'IA agentique, capables de raisonner, de planifier et d'agir de manière autonome pour atteindre un objectif. Dans ce contexte, les données deviennent l'environnement même dans lequel opèrent ces agents.
Selon le rapport "Data Integrity Trends and Insights", 60 % des entreprises citent désormais l'IA comme un facteur déterminant dans leurs programmes data, contre 46 % seulement en 2023. Cette évolution souligne l'importance croissante de l'IA dans la stratégie globale des entreprises.
L'importance de l'intégrité des données
Pour que l'IA soit efficace, l'intégrité des données est essentielle. Des données fiables, cohérentes et contextualisées sont nécessaires pour alimenter des modèles d'IA performants. Les entreprises doivent intégrer des jeux de données critiques, mettre en place des processus de gouvernance solides et enrichir leurs données internes avec des sources tierces pour maximiser leur valeur.
L'intégrité des données est un prérequis essentiel à l'utilisation efficace de l'IA. Pour y parvenir, les organisations doivent intégrer les jeux de données critiques à l'échelle de l'entreprise, mettre en place des processus solides de gouvernance et de qualité, et enrichir leurs données internes avec des sources tierces afin d'en maximiser la valeur contextuelle.
Décloisonner et gouverner les données
L'accès à des données fiables et accessibles est crucial. Les entreprises doivent éliminer les silos de données et améliorer leur qualité pour éviter les biais et erreurs dans les analyses. Une stratégie robuste d'intégration des données permet de consolider des sources hétérogènes, garantissant ainsi des données complètes et cohérentes pour les usages analytiques et les modèles d'IA.
L'absence de gouvernance des données constitue le principal frein aux initiatives d'IA pour 62 % des organisations. Cette situation s'explique par le rôle central de la gouvernance dans la gestion des usages de la donnée : localisation, traçabilité, droits d'accès, présence de données personnelles (PII), etc. Autant d'éléments critiques pour garantir des données réellement prêtes pour l'IA.
Ainsi, une gouvernance solide instaure la confiance dans les données de l'organisation, en garantissant que les modèles d'IA disposent des informations nécessaires et que celles-ci sont utilisées de manière éthique et responsable. Dans ce cadre, la gouvernance des données devient naturellement le fondement de la gouvernance de l'IA.
Améliorer la qualité des données
L'efficacité de l'IA dépend directement de la qualité des données utilisées pour entraîner et alimenter ses modèles. Des données exactes, cohérentes et complètes permettent à l'IA d'identifier des schémas, de formuler des prédictions et de produire des insights pertinents. À l'inverse, des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des biais, des hallucinations ou des résultats peu fiables.
Les applications d'IA performantes reposent sur une évaluation continue de la qualité des données. Pour agir efficacement, l'IA doit s'appuyer sur des données exactes et constamment surveillées. C'est là qu'intervient la data observability, qui devient un pilier fondamental. Les entreprises doivent privilégier des mécanismes automatisés de surveillance, d'alerte et de diagnostic afin de détecter les anomalies, les dérives de schéma ou les variations de volume, et de remonter rapidement à la source des problèmes ou de déclencher des actions correctives. La qualité des données ne doit plus être un contrôle ponctuel, mais une capacité dynamique et continue.
Sans processus rigoureux de gestion de la qualité, les initiatives d'IA, et en particulier les agents autonomes, risquent de s'appuyer sur des données incomplètes, obsolètes ou erronées, entraînant des décisions stratégiques inexactes et potentiellement coûteuses.
Exploiter les données tierces pour enrichir le contexte
Des données complètes et fiables sont indispensables pour produire des résultats d'IA de qualité ou de confiance. Toutefois, sans contexte, les modèles restent sensibles aux biais et peuvent manquer de la nuance nécessaire pour fournir des résultats fiables. L'enrichissement des données consiste à compléter les données internes de l'entreprise par des jeux de données tiers soigneusement compilés : données géographiques, démographiques, facteurs de risque environnementaux, etc. Cela contribue à accroître la diversité des données utilisées pour entraîner les modèles d'IA, en mettant en évidence des tendances cachées qui pourraient autrement passer inaperçues, et améliore considérablement la fiabilité des résultats obtenus par l'IA.
À mesure que les organisations adoptent l'IA générative, celles qui s'appuient sur des fondations data robustes (intégration, qualité, observabilité, gouvernance et enrichissement) prendront une avance décisive. En veillant à ce que les systèmes d'IA s'appuient sur des données fiables, contextualisées et pertinentes, elles se donnent les moyens d'attirer de nouveaux clients, d'accélérer leur mise sur le marché et de réduire les risques de non-conformité. Dans un avenir marqué par la prise de décision autonome, disposer de données fiables constituera un avantage concurrentiel et un levier de croissance.