L’impératif de données propres / Blog Perficient

Imaginez une promenade solitaire dans un parc bondé au milieu du centre-ville. En descendant le chemin principal, on peut entendre des joggeurs passer à gauche, un couple rire à droite, un musicien de rue jouer du violon par-dessus son épaule et un groupe d’enfants rire dans l’aire de jeux quelque part à gauche. À mesure que l’on s’enfonce dans le parc, le nombre de conversations augmente et le nombre de mots perceptibles diminue jusqu’à zéro. Ensuite, imaginez-vous suivre le même chemin avec un petit enfant qui commence tout juste à parler. Pendant que cet enfant écoute les conversations individuelles dans le parc animé, imaginez-le lui demander ce que pensent les joggeurs, quelle musique joue le musicien ou combien d’enfants jouent dans le parc à un demi-pâté de maisons de là.

Cette histoire reflète la réalité de l’IA générative d’entreprise. Ces outils sont des enfants infiniment curieux et dotés d’une mémoire photographique, capables de comprendre les nuances et de nombreux détails. Mais même les plateformes d’IA les mieux conçues et formées sur des données bruyantes, encombrées ou incorrectes hallucineront, prédiront de manière incorrecte, mentiront ou fourniront des recommandations dangereuses. Il n’est donc pas surprenant que la préparation et le nettoyage des données occupent quatre-vingts pour cent du temps des data scientists, et 78 % des organisations déclarent que les données de mauvaise qualité ou bruyantes constituent le principal obstacle à l’adoption de l’IA en entreprise¹.

Des données propres constituent la base sur laquelle reposent les initiatives réussies d’IA générative. Il englobe des données découvrables, disponibles et fiables, exemptes d’erreurs, d’incohérences et de biais. L’importance de données propres ne peut être surestimée, d’autant plus que les entreprises se lancent dans l’exploitation de la puissance de l’IA générative.

L’une des principales raisons pour lesquelles des données propres sont essentielles à l’IA générative est leur impact direct sur la qualité des résultats générés par les modèles d’IA. Les systèmes d’IA générative ne peuvent apprendre des modèles et des structures qu’en fonction des données sur lesquelles ils sont formés, de sorte que tout bruit ou inexactitude dans les données peut compromettre considérablement l’intégrité et la fiabilité des résultats générés. Pour les entreprises qui s’appuient sur GenAI pour automatiser des tâches, créer du contenu ou prendre des décisions critiques, la qualité de ces résultats est primordiale.

De plus, des données propres sont indispensables pour favoriser la confiance dans les solutions basées sur l’IA. Des résultats inexacts ou biaisés résultant de données de mauvaise qualité peuvent éroder la confiance entre les parties prenantes et conduire au scepticisme quant aux capacités et à l’efficacité des technologies d’IA générative. Instaurer la confiance dans l’IA nécessite un engagement rigoureux en faveur de la qualité et de l’intégrité des données tout au long de leur cycle de vie.

Les entreprises doivent également reconnaître les profondes implications de l’utilisation de mauvaises données dans les initiatives d’IA générative. Lorsque les organisations alimentent des modèles d’IA en données erronées ou incomplètes, elles risquent de propager et d’amplifier les biais, erreurs et inexactitudes existants, perpétuant ainsi les problèmes systémiques et renforçant les résultats négatifs. En outre, l’utilisation de mauvaises données peut nuire à la crédibilité des informations et recommandations basées sur l’IA, entravant les processus de prise de décision et entravant les progrès vers les objectifs stratégiques.

Les conséquences de l’utilisation de mauvaises données vont au-delà des défis opérationnels immédiats et peuvent avoir des implications considérables sur les performances de l’entreprise, la satisfaction des clients et la conformité réglementaire. Par exemple, la mauvaise qualité des données coûte cher au système de santé américain. 210 milliards de dollars par an². À une époque où la confidentialité et la sécurité des données sont des préoccupations primordiales, l’intégrité et la fiabilité des actifs de données ne peuvent être compromises.

Pour atténuer les risques associés aux mauvaises données et maximiser le potentiel de l’IA générative, les entreprises doivent donner la priorité à la qualité des données comme impératif stratégique. Cela implique la mise en œuvre de cadres de gouvernance des données robustes, l’investissement dans des outils et technologies de gestion de la qualité des données et la promotion d’une culture de gestion des données et de responsabilité dans l’ensemble de l’organisation.

En outre, les entreprises doivent adopter une approche holistique de la gestion des données qui englobe l’acquisition, la préparation, la validation et la maintenance des données. En traitant de manière proactive les problèmes de qualité des données à chaque étape du cycle de vie des données, les organisations peuvent améliorer l’efficacité, la fiabilité et l’évolutivité de leurs initiatives d’IA générative.

Chez Perficient, nous constatons que les clients qui réinventent leurs processus pour enseigner leurs modèles d’IA utilisent l’IA beaucoup plus souvent et avec un impact plus significatif que les organisations qui forcent l’IA à la périphérie. Par conséquent, pour tirer parti de l’IA, les organisations doivent réengager non seulement les initiatives en matière de qualité des données, mais également les initiatives opérationnelles les plus critiques pour tirer parti de l’IA à l’avenir. En fin de compte, cet effort implique autant les dirigeants que les architectes d’entreprise, et les organisations qui s’alignent sur ces objectifs seront bien placées pour gagner dans l’environnement commercial actuel.

Des données propres ne sont pas seulement une condition préalable au succès de l’IA générative : elles constituent le fondement sur lequel repose l’avenir de l’innovation et de la transformation basées sur l’IA. En reconnaissant l’importance de données propres et en prenant des mesures proactives pour garantir la qualité et l’intégrité des données, les entreprises peuvent libérer tout le potentiel de l’IA générative et stimuler une croissance durable, l’innovation et la création de valeur à l’ère numérique. Découvrez comment Perficient peut aider votre organisation à exploiter la puissance de cette technologie. contactez-nous aujourd’hui.

¹https://www.experianplc.com/newsroom/press-releases/2022/quality-data-proves-critical-to-business-performance

²Source : IBM