La création de valeur pour les entreprises à partir de l'intelligence artificielle (IA) repose sur une base fondamentale qui ne peut être négligée : ce qui alimente l'IA. La révolution de cette technologie a apporté des bénéfices inimaginables et a complètement transformé la façon dont les entreprises perçoivent les données dans leurs stratégies. Cependant, il reste encore un chemin important à parcourir pour que cette innovation absolument transformative soit réellement pertinente pour les entreprises. De nombreuses intelligences artificielles sont encore alimentées par des informations erronées ou de très mauvaise qualité. Et, en conséquence, ils ne livrent que des résultats du même niveau. Le concept connu deordure entrée, ordure sortie(entrée déchet, sortie déchet) n'a jamais été aussi vrai.
Avec les avancées de l'IA générative et l'augmentation de la puissance de calcul, nous assistons à la génération d'informations et de contextes à un volume extraordinaire. Pour exploiter tout ce potentiel, utiliser des données précises et fiables pour fonder l'IA est la clé. En fin de compte, ce sont eux qui alimentent les algorithmes d'IA et, par conséquent, les entreprises et organisations qui n'investissent pas dans une base de données solide peuvent mettre du temps à mettre en œuvre ces solutions. Ou pire. Ils peuvent adopter la technologie de manière erronée et transformer cette initiative en un gros problème.
Pour que l'IA produise des résultats précis et utiles, les données qui la soutiennent doivent refléter la réalité du marché et de l'entreprise sans erreurs ni distorsions. Cela exige qu'ils soient diversifiés, collectés à partir de différentes sources, pour réduire les biais et garantir que les applications soient moins susceptibles de prendre des décisions injustes. De plus, il est nécessaire de penser à la mise à jour constante des informations et à leur précision, car lorsqu'elles sont obsolètes ou incorrectes, elles produisent des réponses imprecises, compromettant leur fiabilité. Des données mises à jour permettent aux modèles d'IA de suivre les tendances, de s'adapter à plusieurs scénarios et de fournir les meilleurs résultats possibles.
Sur le marché financier, par exemple, des bases incorrectes peuvent entraîner des analyses et des prévisions inadéquates du risque de crédit, conduisant à l'approbation de prêts pour des clients en défaut ou au refus pour de bons payeurs. Déjà dans le secteur logistique, des informations obsolètes et de mauvaise qualité génèrent des problèmes de distribution avec des ventes de produits en rupture de stock, provoquant des retards dans les livraisons. Et, par conséquent, perte de clients.
La sécurité des données est également primordiale. Les laisser vulnérables dans des applications d'IA, c'est comme laisser la porte d'un coffre-fort ouverte, les exposant à des vols d'informations sensibles ou à la manipulation de systèmes pour générer des biais. Ce n'est que par la sécurité qu'il est possible de protéger la vie privée, de maintenir l'intégrité du modèle et d'assurer son développement responsable.
Les données prêtes pour l'IA doivent également être identifiables et accessibles dans le système, sinon elles seront l'équivalent d'une bibliothèque pleine de livres verrouillés. La connaissance existe, mais elle ne peut pas être utilisée. Mais, il faut souligner ici l'importance d'accorder l'accès aux bonnes personnes et aux bonnes zones. La même donnée peut être consultée dans son intégralité par une zone, c'est-à-dire complète et détaillée. Dans une autre, seul l'accès à la totalisation des données peut être autorisé, de manière résumée. Il n'est pas toujours certain que une donnée donnée soit accessible de la même manière à tous. Les informations identifiables, possibles grâce à l'utilisation de métadonnées commerciales et techniques, révèlent le véritable potentiel de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, afin que ces outils puissent apprendre, s'adapter et produire des insights innovants.
Enfin, les données doivent être au bon format pour les expériences d'apprentissage automatique ou les applications de grands modèles de langage (LLM). Faciliter la consommation des informations aide à débloquer le potentiel de ces systèmes d'IA, afin qu'ils puissent les ingérer et les traiter tranquillement, puis les transformer en actions intelligentes et créatives.
Le chemin pour maximiser le potentiel de l'intelligence artificielle dans les affaires passe inévitablement par la qualité des données qui l'alimentent. Entreprises et organisations qui comprennent l'importance d'une base de données robuste, sécurisée et à jour prennent l'avantage sur la concurrence, en transformant l'IA en une alliée stratégique et un différentiel sur le marché. Cette nouvelle ère d'innovation que nous vivons exige que les entreprises investissent dans le bon ingrédient — leurs données — pour orienter la machine de l'IA dans la bonne direction, apportant une nouvelle perspective aux affaires.
