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Les défis posés par les données ROT dans l'optimisation de l'IA
Dans le contexte actuel des affaires, les entreprises sont confrontées à un défi crucial : la gestion des données ROT (redondantes, obsolètes ou triviales). Ces données, souvent négligées, compliquent l'utilisation efficace de l'intelligence artificielle (IA) en entreprise. Les exigences réglementaires croissantes et la masse de données inutiles créent un environnement où l'IA peine à produire des résultats de qualité optimale.
La plupart des entreprises ont intégré l'IA dans leurs opérations, que ce soit en créant un compte d'entreprise avec l'un des principaux modèles de langage de grande taille (LLMs) ou en lançant des projets pilotes sur mesure. L'IA est devenue un partenaire de confiance. Cependant, malgré son potentiel, l'IA n'est pas infaillible. Les résultats qu'elle génère peuvent sembler corrects, mais ils sont souvent basés sur des données de mauvaise qualité, ce qui peut compromettre leur fiabilité.
L'importance de données de qualité pour l'IA
L'IA, bien que perçue comme une technologie révolutionnaire, dépend fortement de la qualité des données qu'elle utilise. Pour fournir des réponses précises et utiles, elle doit s'appuyer sur des données valides et pertinentes. Malheureusement, de nombreuses entreprises alimentent leurs systèmes d'IA avec des données ROT, ce qui explique pourquoi 95 % des projets d'IA générative échouent.
La prolifération des données, exacerbée par l'essor de l'IA, a conduit à une situation où les entreprises perdent le contrôle de leur patrimoine informationnel. Sans une gestion proactive, les données ROT continuent de s'accumuler, entravant l'intégration et le développement de solutions d'IA sur mesure. À la différence des LLMs et autres solutions d'IA clé en main, qui sont faciles à utiliser et simples à mettre en place avec des garde-fous intégrés, les solutions internes sur mesure nécessitent une approche plus pragmatique. Celles-ci ont souvent du mal à s’y retrouver parmi les règles métier complexes et l’affinement constant nécessaire pour accéder à des données propres et éviter de s’appuyer sur des données ROT.
Les conséquences des données ROT sur les projets d'IA
Les solutions d'IA sur mesure, contrairement aux outils clé en main, nécessitent une approche rigoureuse pour naviguer dans les règles complexes de l'entreprise. Les données ROT, si elles ne sont pas correctement gérées, peuvent miner ces projets dès le départ. Elles génèrent des résultats inexacts et ralentissent les processus, posant des risques pour la sécurité et la conformité.
Les entreprises doivent donc s'assurer que leurs systèmes d'IA ne s'appuient pas sur des données ROT. Cela implique de mettre en place des garde-fous stricts pour garantir que seules les données pertinentes et sécurisées soient utilisées. En l’absence de garde-fous précis et stricts érigés autour des données qui alimentent l’IA, les solutions sur mesure finissent inévitablement par s’appuyer sur des données ROT, générant ainsi des résultats lents et incorrects.
La menace des données ROT pour la cybersécurité et la conformité
Les données ROT ne disparaissent pas d'elles-mêmes et peuvent contaminer d'autres données sans être détectées. Le manque de réglementation uniforme à l'échelle mondiale peut donner aux entreprises une fausse impression de sécurité, mais cela les expose à des risques à long terme. En raison du décalage entre les réglementations en matière d’IA à l’échelle internationale, les entreprises peuvent avoir l’impression qu’elles ont une chose de moins à gérer. Toutefois, ce soulagement de court terme a des conséquences à long terme sur la compréhension et la visibilité de leurs données.
Actuellement, 92 % des organisations n'ont pas une visibilité suffisante sur leurs identités d'IA, ce qui complique la conformité et la gouvernance des données. Ce manque de clarté peut également poser des problèmes de cybersécurité, car un accès incontrôlé aux données par l'IA pourrait devenir un vecteur d'attaque majeur. Sans exigences réglementaires ou de conformité qui les poussent à placer la gouvernance en tête de leurs priorités, les entreprises ont tendance à l’ignorer.
La nécessité de nettoyer les données ROT
Pour éviter que les risques liés à la cybersécurité et à la conformité ne deviennent une réalité, les entreprises doivent prendre des mesures pour éliminer les données ROT. Cela implique de réévaluer l'état de leurs données et de mettre en place des stratégies pour les nettoyer. Les entreprises devraient mettre l’accent sur l’état de leurs données, en exposant et en questionnant celles qui nécessitent d’être nettoyées afin d’améliorer les résultats d’IA, mais également de préserver leur organisation de futurs risques.
En améliorant la qualité des données, les entreprises peuvent non seulement optimiser les résultats de l'IA, mais aussi protéger leur organisation contre les risques futurs. Cela nécessite une compréhension approfondie des données et la mise en place de garde-fous pour garantir que les projets d'IA sur mesure soient des succès. Une meilleure compréhension des données permet de mettre en place des garde-fous pour les projets d’IA sur mesure, de garantir que les données sur lesquelles la technologie s’appuie soient non seulement pertinentes, mais sécurisées.
L'impact des exigences réglementaires sur l'IA
Alors que l'IA continue de se développer, elle est de plus en plus soumise à des exigences réglementaires et de gouvernance. Le concept d'"explicabilité" devient crucial, car les entreprises doivent être en mesure de comprendre et d'expliquer le fonctionnement de leurs systèmes d'IA. En effet, à moins de maîtriser les tenants et aboutissants de leurs données et de leurs IA, les entreprises auront du mal à expliquer comment fonctionne véritablement la technologie.
Avec la création de 181 zettaoctets de données dans le monde l'année dernière, il est essentiel pour les entreprises de faire le tri dans leurs données pour améliorer l'accès aux informations pertinentes. Cela nécessite des efforts concertés pour éliminer les données ROT et renforcer la gouvernance des données. Franchir ce pas n’a rien d’anodin : l’année passée, 181 zettaoctets de données ont été créés, capturés, copiés et consommés dans le monde entier. Pour améliorer l’accès aux données pertinentes perdues au milieu de la forêt de données ROT, il est temps de faire des coupes claires.
