Obtenir des insights fiables et pertinents grâce à l'IA

Pour donner de bons résultats, l'IA doit faire consensus. Concrètement, cela signifie que la collaboration doit s'organiser autour de cinq grands axes : gestion de l'initiative, source des données, circulation des données dans l'organisation, destinataires des données et capacité à exploiter des insights générés par l'IA. Autrement dit, il faut une stratégie intelligente. 

Penske, qui était au cœur de notre premier scénario du leader de la data au Chapitre 2, illustrait ce qu'une collaboration active dès le départ peut produire d'excellents résultats.

L'attitude de Penske a largement facilité la réalisation son projet d'IA : d'abord les règles, ensuite les outils. C'est vrai, nous avons d'innombrables outils d'IA à notre disposition, et la plupart peuvent nous fournir des insights fiables et pertinents, mais sans une stratégie et des règles mûrement réfléchies, ils n'ont aucun intérêt. Par où commencer ? 

Comme nous l'avons évoqué au Chapitre 1, il est impératif de couvrir les fondamentaux de gouvernance et de qualité des données. Définissez les directives qui doivent encadrer le cycle de vie des données, de la création à l'élimination, en passant par la collecte et le stockage. Précisez qui peut consulter ou utiliser les données à chaque étape du parcours. Votre secteur d'activité est très probablement concerné par des lois et des réglementations sur la gouvernance et la confidentialité des données que vous devez prendre en compte. Prévoyez une supervision rigoureuse de l'éthique, des moyens de limiter les biais et des sessions de formation. 

Veillez ensuite à ce que vos projets IA et data soient en phase avec les plans de votre entreprise. Vous pourrez alors fixer des objectifs pertinents, mesurables et réalistes. Si vous utilisez l'IA générative, la vitesse sera peut-être votre indicateur privilégié. Si vous déployez une solution agentique, vous mesurerez sans doute la satisfaction des employés ou des clients. Si vous exercez dans un secteur fortement réglementé, ce sont alors la conformité et l'auditabilité qui auront la priorité. Choisissez les métriques qui comptent le plus sans vous encombrer d'indicateurs inutiles. En visant trop de cibles, vous risquez de toutes les manquer.

Si vous devez mener une action d'IA sans avoir un cas d'usage précis en tête, essayez de trouver un processus qui pourrait profiter de l'automatisation. En toute franchise, des centaines vous viennent à l'esprit, n'est-ce pas ? Notre conseil est de vous concentrer sur des aspects spécifiques, comme la création d'insights ou le service client. Ces changements progressifs sont plus faciles à « vendre » aux parties prenantes. Ce sont aussi les plus rentables, et ils ont un impact opérationnel positif sans bouleverser votre fonctionnement interne. 

Quant à vous, vous deviendrez un véritable leader de la data lorsque vos équipes auront l'appui nécessaire pour des tâches plus stratégiques et formatrices. Laissez l'IA gérer les corvées tactiques : détection de la fraude en temps réel, développement de modèles prédictifs pour les appareils IoT, accord de crédit automatisé et génération de rapports. 

Vous avez échangé avec les parties prenantes. Vous avez une stratégie solide et toute votre organisation adopte les nouvelles politiques. Ça, c'est fait. 

Maintenant, il faut que vos données soient prêtes à faire leurs grands débuts, et il ne faut pas traîner ! L'IA est à l'image de ce dont on la nourrit. Pour ne perdre ni temps, ni argent, vous devez mettre en place un système de QA intégré pour que vos modèles produisent des insights sains. Dans le scénario du leader de la data suivant, nous allons voir que RS Components voulait justement éviter ce type d'inconvénient. 

1. Diversité
   
   La multiplication des sources de données structurées et non structurées laisse moins de place aux biais. Vos données ne peuvent pas rester enfermées dans des silos. Au contraire, elles doivent représenter l'ensemble des tendances, des perspectives, des fluctuations et des scénarios qui peuvent être utiles à votre application. Sans diversité, les données d'entraînement risquent de produire des hypothèses douteuses et des décisions injustes. 

2. Pertinence
   
   Nous avons couvert une partie de cet aspect dans la section « temps réel » du chapitre 1, mais nous insistons encore : si les données ne sont pas à jour, elles ne pourront servir de base à des prédictions fiables et des décisions éclairées. Entraîner des modèles d'IA sur des informations obsolètes revient à mettre de l'eau dans votre réservoir d'essence : vous n'irez pas bien loin comme cela. Pour que les données destinées à l'IA soient ultra récentes et d'excellente qualité, votre pipeline de données doit afficher la latence la plus faible possible pour s'approcher au plus près du temps réel.  

3. Précision
   
   Des données erronées, incomplètes ou tout simplement en décalage avec vos objectifs ne peuvent que nuire à la qualité de votre modèle d'IA. La qualité des données se prépare en trois étapes : profilage des données source, opérationnalisation des stratégies de remédiation et mise en place de la traçabilité des données. Ce dernier outil est indispensable pour suivre l'historique d'une source, mesurer son impact et éviter toute modification accidentelle. 

4. Sécurité
   
   Pour dire les choses simplement, exposer des données revient à laisser votre porte d'entrée grande ouverte. Ce n'est pas seulement une question d'intégrité pour votre modèle d'IA : c'est votre réputation qui est en jeu. Heureusement, l'automatisation renforce la sécurité à grande échelle : elle permet de détecter et classifier de grands volumes de données, de gérer les accès grâce au masquage et à la tokénisation, et de contrôler la circulation des données dans l'entreprise. 

5. Visibilité
   
   Il s'agit cette fois de présenter les bonnes données dans le bon format pour qu'elles parviennent aux personnes et aux systèmes voulus. Dans ce domaine, une gestion robuste des métadonnées et du catalogue de données est votre meilleure alliée. Avec des processus comme la saisie sémantique, les systèmes automatisés comprennent mieux les données et offrent davantage de contexte. Quant aux glossaires métier et aux catalogues de métadonnées, ils facilitent la découverte et l'interrogation des données, en particulier pour les utilisateurs qui n'ont pas une grande expertise des données et de l'IA. 

6. Accessibilité
   
   Si l'IA ne peut pas utiliser vos données, elle ne pourra pas produire de résultats de qualité, en particulier si vous cherchez à déployer des agents IA à des fins d'automatisation avancée. Lorsque les données sont faciles à absorber, les systèmes d'IA traitent les informations de façon fluide et les convertissent en résultats intelligents et créatifs. 

Si vous profitez de la synergie ainsi créée, votre degré de préparation à l'IA atteindra un niveau maximum. Il suffit d'une faille dans vos défenses pour laisser passer des données fausses et des insights discutables. Par effet de cascade, vous allez prendre de mauvaises décisions et perdre en efficacité. Vous devez protéger vos arrières. Pour découvrir ces axes dans le détail, téléchargez notre e-book intitulé « 6 principes pour des données prêtes pour l'IA ».

Dans ce monde où tout va très vite et où l'IA est une priorité absolue, ce train doit vous mener à destination à grande vitesse. Si les résultats ne sont pas à la hauteur des attentes ou ne génèrent pas suffisamment de valeur, tous les efforts consentis n'auront servis à rien. Ne vous laissez pas dépasser, soyez le parfait conducteur pour votre organisation et votre équipe. C'est exactement ce qu'a fait Nirmal Kumar lorsqu'il a aidé IndianOil à adopter une plateforme d'IA qui compte plus de 150 utilisateurs spécialistes. 

Nous aimerions tous que nos actions d'IA génèrent des gains financiers substantiels comme chez IndianOil. Mais au-delà des revenus, il faut aussi apprendre à voir la valeur transformative de vos projets. Vous découvrirez notamment que certaines améliorations opérationnelles peuvent s'avérer très rentables. 

Toutes les pièces du puzzle s'assemblent une fois que vous avez mis en place le bon socle data pour l'IA, comme nous l'avons décrit plus tôt au Chapitre 2. Mais faut-il pour autant croire sur parole tout ce que dit la machine ? Certainement pas. Vous pouvez utiliser des scores de confiance pour évaluer rapidement la qualité des données et confirmer qu'elles répondent aux critères requis par vos objectifs. Vous savez instantanément si vous pouvez avoir confiance. Confiance dans la capacité de vos données à produire des insights pertinents qui vous aident à prendre des décisions rapides, faire des prédictions fiables et accélérer la commercialisation. 

Malheureusement, les projets cloud coûtent bien plus cher que prévu, les frais liés à chaque prompt d'IA générative dépassant largement ceux des requêtes classiques. Ces coûts ne feront qu'augmenter avec l'arrivée de nouveaux modèles de raisonnement en 2027, encore plus gourmands¹¹ . Si ces annonces semblent vouloir doucher vos espoirs de ROI, voyez-les plutôt comme une incitation à intégrer les frais et les coûts énergétiques. En englobant davantage de facteurs dans la gouvernance des coûts, vous saurez mieux prédire et suivre les dépenses, vous aurez moins de mauvaises surprises et vos modèles d'IA resteront sur les rails.  

Enfin, rassurez-vous : vous découvrirez bien d'autres stratégies d'économie au Chapitre 3.

Plus vite vous aurez confiance dans vos données, plus vite votre organisation balaiera les doutes et les zones d'inefficacité qui freinent les leaders de la data les plus aguerris. Quand vos données travaillent pour vous dès le départ, vous obtenez de vrais résultats. Vous n'êtes plus dans la réaction, mais dans l'action et vous pourriez bien faire de grands progrès plus vite que prévu.