Alors que l’adoption de l’IA s’accélère dans tous les secteurs, les organisations se précipitent pour transformer les données qui l’alimentent. En effet, sans données fiables, même les systèmes d’IA les plus avancés sont voués à l’échec.
De nombreuses organisations investissent massivement dans le développement de modèles, mais elles négligent souvent une difficulté sous-jacente cruciale : l’aveuglement de l’IA. Ce terme désigne le fait que les organisations ne parviennent pas à évaluer si leurs données sont réellement adaptées à l’utilisation de l’IA, que les humains font aveuglément confiance aux résultats de l’IA et que les systèmes d’IA eux-mêmes ne sont pas conscients des lacunes et des biais dans les données. Si ces défauts passent inaperçus, ils peuvent conduire à des résultats inexacts, à de mauvaises décisions et, en fin de compte, à l’échec des initiatives en matière d’IA.
Les outils traditionnels de traitement des données n’ont pas suivi le rythme de l’innovation, et beaucoup d’entre eux sont mal équipés pour répondre aux exigences spécifiques du Machine Learning. Il en résulte un manque de confiance. En effet, une étude récente révèle que seuls 42 % des cadres dirigeants ont pleinement confiance dans les informations générées aujourd’hui par l’IA.
Pour surmonter ce problème, les organisations doivent s’assurer qu’elles mettent tout en œuvre pour bien préparer leur fondations de données afin de fournir des enseignements et des recommandations fiables en matière d’IA. Dans un monde où cette dernière peut contribuer à tout, de l’expérience client aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement, le coût d’une confiance aveugle dans des données erronées est tout simplement trop élevé pour être ignoré.
Pourquoi s’inquiéter de l’aveuglement de l’IA ?
Les initiatives en matière d’IA échouent souvent pour plusieurs raisons, notamment la mauvaise qualité des données, l’inefficacité des modèles et l’absence de retour sur investissement mesurable. L’introduction de données erronées dans les systèmes d’IA conduit à des résultats inexacts et renforce les biais. Par conséquent, si vous ne pouvez pas vous fier à vos données, vous ne pouvez pas vous fier à votre IA.
L’IA continue de gagner en importance pour les entreprises, les dépenses IT devraient dépasser les 6 000 milliards $ en 2026 selon Gartner. Alors que cette technologie devient un outil clé pour la prise de décision, les erreurs dans les données peuvent avoir de réelles conséquences , allant d’un service client médiocre à des retards de livraison ou à des commandes non honorées.
De nombreuses organisations partent du principe que leurs données sont « suffisamment bonnes » pour que l’IA puisse répondre à ces exigences, sans se rendre compte des lacunes cachées : des données incomplètes, incohérentes ou encore obsolètes.
Pour surmonter les lacunes et les biais de l’IA, les entreprises doivent constituer une fondation de données complète, cohérente et pouvant être fournie en temps quasi réel. Sans cela, les organisations prennent des risques dans leurs décisions.
Les outils traditionnels ne suffisent pas pour l’IA
Pour être vraiment source de valeur, l’IA a besoin de données contextuelles, en temps réel et adaptées à l’usage prévu, et les outils traditionnels ne sont tout simplement pas conçus pour mesurer cela.
Ils ont été conçus pour la création de rapports, et non pour le Machine Learning. Par conséquent, ils ne disposent souvent pas d’indicateurs spécifiques à l’IA permettant de signaler les sources biaisées, les informations obsolètes, la faible traçabilité des données ou le manque de diversité dans les ensembles d’apprentissage. Bon nombre de ces problèmes n’apparaissent pas dans les tableaux de bord, mais peuvent néanmoins conduire à des résultats biaisés ou peu fiables de l’IA.
Pour garantir la fiabilité et l’exploitabilité des enseignements issus de l’IA, les organisations ont besoin d’un nouveau niveau d’intelligence et de confiance dans l’ensemble de leurs pipelines de données. Il est essentiel de définir clairement des paramètres en matière de diversité, d’actualité et d’exactitude. Ce n’est que lorsque ces bases sont en place et que l’IA s’appuie sur les bonnes données qu’elle peut évoluer efficacement.
Les organisations doivent prendre des mesures pour évaluer l’adéquation de leurs données à l’utilisation de l’IA. Elles gagneront ainsi en visibilité sur les indicateurs liés à l’IA, tels que l’adéquation, l’exhaustivité, l’actualité et la traçabilité, ce qui leur permettra de mieux appréhender la fiabilité de leurs données. Cette compréhension globale leur permettra d’être plus compétitives dans leur secteur. L’analyse de la fiabilité des données étant un processus continu plutôt qu’un audit ponctuel, elle permet des évaluations dynamiques et évolutives à mesure que les données changent.
L’étape suivante : les données alimentées par l’IA
L’IA recèle un potentiel transformateur, à condition que les données qui l’alimentent soient correctement traitées. Les entreprises doivent faire preuve de patience lors de la mise en œuvre de l’IA et ne pas négliger l’étape consistant à s’assurer que les données qui l’alimentent sont les plus complètes, fiables et récentes possibles. Si la confiance dans les données est intégrée dès le départ dans chaque projet d’IA, les entreprises peuvent garder une longueur d’avance lors de la mise en œuvre de l’IA et exploiter pleinement son potentiel.
En fin de compte, l’utilisation de l’IA pour éclairer la prise de décision commence par la possession des données fondamentales appropriées. Si les entreprises peuvent garantir la fiabilité de leurs données, elles pourront élaborer de meilleurs modèles, prendre des décisions plus rapides et gagner la confiance de leurs clients durablement.
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Par James Fisher, Chief Strategy Officer chez Qlik
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