Maintenant que l’IA peut percer les secrets à l’intérieur d’un ancien parchemin calciné et cassant enfoui sous la lave il y a plus de 2 000 ans, imaginez ce qu’il peut révéler dans vos données non structurées et comment cela peut remodeler votre travail, vos pensées et vos actions. Les données non structurées font partie intégrante de la société humaine depuis plus de 50 000 ans. Plus récemment, certains des premiers exemples sont des manuscrits anciens et bâtons de pointage– du bois ou des os entaillés utilisés pour enregistrer les transactions, les dettes et la propriété.
La faible variété, la vitesse et le volume des données d’alors sont presque impossibles à imaginer à l’ère numérique, où un entreprise unique stocke des milliards d’actifs précieux pour ses clients, notamment des informations commerciales critiques, des données hautement sensibles et des artefacts culturels et historiques. Parmi ceux-ci figurent plus d’un milliard de lames de verre de pathologie, 700 millions de pieds cubes d’enregistrements et 68 exaoctets de données.
Avance rapide depuis l’Antiquité jusqu’à il y a environ dix ans, lorsque les premiers cas d’utilisation basés sur des données non structurées (telles que la sécurité automobile et la maintenance prédictive) ont émergé. Même si l’utilisation de données non structurées pour résoudre d’autres problèmes s’est développée au cours des dernières années, de nombreuses organisations hésitent encore à appliquer l’IA à des données non structurées nées sous forme numérique ou stockées sur papier ou sur d’autres supports. L’une des raisons est que les documents, les dossiers médicaux, les e-mails, les images, la vidéo, l’audio, etc. sont presque impossibles à préparer, à gérer et à utiliser dans les applications d’IA avant les récents progrès technologiques dans des domaines tels que l’IA, la vision par ordinateur et le grand langage. des modèles tels que ceux utilisés dans l’IA générative.
Contrairement aux données structurées, qui s’intègrent parfaitement dans les bases de données et les tables, etc., les données non structurées :
- Manque de format prédéfini, nécessitant des outils et des techniques sophistiqués pour traiter et interpréter
- A toujours nécessité un budget et une expertise importants pour numériser, préparer, stocker et analyser
- Fait l’objet d’un paysage réglementaire complexe autour de la confidentialité et de la sécurité des données concernant le stockage, le traitement et le partage de données non structurées.
Pour revenir à nos premiers exemples de données non structurées et selon votre activité, les artefacts anciens peuvent ou non être pertinents par rapport aux objectifs et à la stratégie d’IA de votre organisation. Je doute également que toutes les données que votre organisation possède et qui ont été stockées ou accumulées de manière stratégique soient exactes et dignes de confiance – ni que vous ayez besoin d’investir pour les rendre ainsi si elles ne sont pas pertinentes et que vous ne prévoyez pas de les utiliser. Mais il est maintenant temps de comprendre quelles « informations » doivent être numérisées et quels actifs numérisés doivent être enrichis et étiquetés avec des métadonnées afin qu’ils soient consultables et puissent être connectés à d’autres documents pertinents. Il est également temps de décider comment protéger les versions physiques et numériques des actifs qui ont pu être négligées en termes d’opportunités d’IA et sont soumises à des obligations de conformité réglementaires en constante évolution.
Pourquoi les organisations misent sur les données non structurées pour l’IA
Les enjeux sont plus élevés et les barrières à l’entrée plus faibles que jamais.
Des enjeux importants : Les données non structurées sont essentielles pour différencier les entreprises car elles fournissent une compréhension riche et nuancée des différents aspects de l’environnement commercial. En analysant les données non structurées, les entreprises peuvent découvrir des tendances, détecter des anomalies et prendre des décisions plus éclairées et nuancées pour acquérir un avantage concurrentiel.
Baisser les barrières : Les capacités avancées de l’IA, notamment l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, l’IA générative et les agents intelligents, réduisent les obstacles à l’extraction de valeur à partir de données non structurées. Ces technologies permettent aux organisations de transformer de grandes quantités de données non structurées en informations exploitables avec plus de facilité et d’efficacité.
L’IA peut préparer des données non structurées pour d’autres applications d’IA, minimisant ainsi le travail manuel de marquage, d’indexation et de validation des données. Parallèlement, la baisse du coût de l’infrastructure de l’IA et la richesse des outils permettant d’activer les données non structurées signifient que les petites organisations peuvent se permettre de participer aux opportunités rendues possibles par l’IA et les données non structurées.
L’adoption rapide de modèles d’IA génératifs permet aux entreprises de créer des données, des images, du texte et des vidéos à des rythmes sans précédent, alimentant ainsi les processus de gestion du cycle de vie de l’information et de formation à l’IA. Avec tout et tout le monde comme sources d’informations, les organisations peuvent transformer les données à des fins de recherche, de connexion et d’analyse.
La monétisation de vos données non structurées vous semble-t-elle encore intimidante ? Vous n’êtes pas seul. Dans un enquête auprès de 700 décideurs IT et data menée par Vanson Bourne et sponsorisée par Iron Mountain, 38 % ont déclaré que l’approvisionnement, la protection et la préparation des données à partir d’actifs physiques et numériques pour une utilisation dans la formation de modèles d’IA générative constituent un défi.
Et si une seule entreprise d’envergure mondiale pouvait stocker et gérer vos données physiques et numériques non structurées et vous aider à les monétiser ?
Aperçu d’Iron Mountain® Plateforme d’expérience numérique (DXP) est une plateforme SaaS (Software-as-a-Service) évolutive conçue à cet effet. Il ingère, prépare et traite du contenu non structuré pour une utilisation générative de l’IA, en s’intégrant de manière transparente à vos processus métier via des connecteurs prédéfinis ou des interfaces de programmation d’applications (API). La plate-forme comprend un système de gestion de contenu sans tête, qui permet une gestion et une diffusion centralisées du contenu vers n’importe quel système ou appareil frontal. Cela signifie que les développeurs peuvent utiliser n’importe quelle pile technologique et publier du contenu de manière cohérente sur différents canaux numériques. Grâce à son architecture low-code/no-code, InSight DXP simplifie le processus de développement, permettant aux utilisateurs professionnels et aux non-ingénieurs de créer et de personnaliser des applications sans connaissances approfondies en codage. Tirant parti des technologies avancées d’IA, la plateforme automatise les processus manuels, améliore l’efficacité et s’intègre aux dernières applications d’IA générative pour garantir une gestion sécurisée et privée des données.
En savoir plus sur Aperçu DXP et découvrez ce que disent les décideurs informatiques et en matière de données IA générative et rôle d’une stratégie d’actifs unifiée.
Source link