Immaturité des données : Un obstacle à l’IA avancée
Toutes les enquêtes sur l’IA générative, y compris la nôtre, pointent vers une conclusion incontournable : l’immaturité des données va empêcher la pleine réalisation du potentiel de l’IA générative.
Lorsque nous avons posé des questions sur les défis liés à l’adoption de l’IA, la principale réponse, avec 56 % des répondants, était « l’immaturité des données ».
Un rapide coup d’œil sur l’industrie confirme que l’immaturité des données constitue un obstacle sérieux sur le chemin de l’adoption de l’IA.
Il existe un consensus au sein du secteur sur le fait que l’immaturité des données a un impact négatif sur les efforts en matière d’IA.
Qu'est-ce que l'immaturité des données ?
L’immaturité des données, dans le contexte de l’IA, fait référence aux pratiques de données sous-développées ou inadéquates d’une organisation, qui limitent sa capacité à exploiter efficacement l’IA. Cela englobe les problèmes liés à la qualité des données, à l’accessibilité, à la gouvernance et à l’infrastructure tels que :
- Mauvaise qualité des données : Des données incohérentes, incomplètes ou obsolètes conduisent à des résultats d’IA peu fiables.
- Disponibilité limitée des données : Les silos de données répartis dans les différents services entravent l'accès et l'analyse complète, limitant ainsi les informations.
- Faible gouvernance des données : L’absence de politiques sur la propriété, la conformité et la sécurité des données introduit des risques et restreint l’utilisation de l’IA.
- Infrastructure de données inadéquate : Des outils et des infrastructures insuffisants entravent le traitement des données et la formation des modèles d’IA à grande échelle.
- Stratégie de données peu claire : L’absence d’une stratégie claire entraîne des initiatives non coordonnées et une concentration limitée sur les données précieuses pour l’IA.
L’immaturité des données empêche les organisations d’exploiter tout le potentiel de l’IA, car des données de haute qualité, bien gérées et accessibles sont essentielles au développement de systèmes d’IA fiables et efficaces. Les organisations qui cherchent à surmonter l’immaturité des données commencent souvent par élaborer une stratégie de données, mettre en œuvre des politiques de gouvernance des données, investir dans l’infrastructure de données et améliorer la maîtrise des données au sein des équipes.
L'impact sur l'adoption de l'IA
Nous avons parcouru tout cela pour arriver au véritable objectif de cet article : l’immaturité des données constitue un frein à l’adoption de l’IA. L’adoption ralentit déjà parce que les organisations ont, pour la plupart, déjà cueilli les fruits à portée de main de l’IA générative (chatbots, assistants, copilotes) et se heurtent à des problèmes d’immaturité des données lorsqu’elles tentent d’évoluer vers des cas d’utilisation plus précieux tels que l’automatisation des flux de travail. Les organisations qui ne parviennent pas à donner la priorité à la maturité des données auront du mal à exploiter ces capacités d’IA plus avancées.
L’immaturité des données entraîne un manque de confiance dans l’analyse et la prévisibilité de l’exécution. Cela met un frein à tout projet visant à exploiter l’IA de manière plus autonome, que ce soit pour l’automatisation des processus commerciaux ou opérationnels. Une étude réalisée en 2023 par le MIT Sloan Management Review souligne que les organisations dotées de pratiques de gestion des données matures ont 60 % plus de chances de réussir dans l'automatisation des flux de travail que celles dont les pratiques de données sont immatures. L’immaturité des données limite la précision prédictive et la fiabilité de l’IA, qui sont cruciales pour les fonctions autonomes où les décisions sont prises sans intervention humaine.
Les organisations doivent – et c’est ce que la RFC DOIT – mettre de l’ordre dans leurs bases de données avant de pouvoir véritablement tirer parti du potentiel de l’IA pour optimiser les flux de travail et libérer un temps précieux pour que les humains puissent se concentrer sur la stratégie et la conception, des tâches pour lesquelles la plupart des IA ne sont pas encore bien adaptées.
Surmonter l’immaturité des données
Il est essentiel de remédier à l’immaturité des données pour permettre des capacités d’IA avancées. Les étapes clés comprennent :
- Développer une stratégie de données claire
Alignez la collecte, la gestion et les normes de qualité des données avec les objectifs organisationnels pour garantir que les données soutiennent efficacement les projets d’IA. - Mettre en œuvre une gouvernance des données robuste
Établissez des politiques de propriété, de conformité, de sécurité et de confidentialité des données pour améliorer la qualité des données et renforcer la confiance dans les informations de l’IA. - Investissez dans une infrastructure de données évolutive
Adoptez une infrastructure moderne, telle que le stockage cloud et les pipelines de données, pour prendre en charge un traitement efficace et une formation évolutive de l’IA. - Améliorer les normes de qualité des données
Définissez des normes d’exactitude, de cohérence et d’exhaustivité des données, avec une surveillance et un nettoyage réguliers. - Promouvoir la maîtrise des données et la collaboration
Favorisez une culture de maîtrise des données et de travail d’équipe entre les unités de données et les unités commerciales pour améliorer l’accessibilité et l’impact des données.
En adoptant ces pratiques, les organisations peuvent établir une base de données solide pour l’IA, ce qui conduit à des flux de travail optimisés, à des risques réduits et à plus de temps pour les tâches stratégiques.
La maturité des données n’est pas seulement une nécessité technique ; c’est un avantage stratégique qui permet aux organisations d’exploiter tout le potentiel de l’IA. En surmontant l’immaturité des données, les organisations peuvent passer d’ applications d’IA de base à des cas d’utilisation plus transformateurs et axés sur la valeur, se positionnant ainsi pour un succès à long terme dans un avenir axé sur l’IA.
Pour en savoir plus, consultez notre rapport 2024 sur l’indice de maturité des entreprises numériques .