L’IA n’apporte de valeur que si les données sont prêtes à la nourrir : précises, sécurisées et accessibles, à grande échelle. Du sourcing à la transformation, chaque étape de la préparation des données compte pour propulser l’IA vers des résultats concrets et reproductibles.
La plupart des entreprises tournées vers l’innovation ont naturellement emboîté le pas pour déployer des applications d’intelligence artificielle, ou s’apprêtent à le faire : selon une étude de Vanson Bourne publiée en 2024, l’ensemble des entreprises françaises investiront dans l’IA générative (genAI) d’ici à 2026.
Par ailleurs, elles s’accordent presque toutes à dire que la réussite de ce déploiement passe par des pipelines bien définis, avec des interconnexions et des enrichissements forts dans les ensembles de données, mais aussi par une plateforme unique assez solide pour faire face à tous les changements opérés par l’intelligence artificielle. Tous ces prérequis constituent la voie vers une exploitation optimale de l’IA.
Une plateforme robuste : voie vers l’accélération de l’IA
S’il peut paraître alléchant de déployer rapidement l’intelligence artificielle ou de grands modèles de langage (LLM) pour en tirer très vite les bénéfices, une préparation en amont demeure fondamentale, avec l’intégration d’une plateforme de données solide – et gérée de manière méticuleuse – au sein de son entreprise.
On peut distinguer quatre grandes étapes de la préparation de cette plateforme, véritable fer de lance d’une IA optimale. Tout d’abord, l’identification des sources de données (databases, systèmes de fichiers, stockage sur le cloud, sources externes, API, données non-structurées…) par chaque service de l’entreprise. Ensuite, le catalogage et le classement des données, selon leur type, leur sensibilité, les exigences réglementaires et les priorités de l’entreprise. Troisième étape : l’évaluation de la qualité des données, permettant à l’entreprise de savoir si elles seront facilement exploitables et d’identifier la priorité pour chaque flux. Enfin, la documentation sur leur accès et leur utilisation, pour comprendre leurs dépendances et leurs potentielles limites.
L’importance de la centralisation des données
62 % des entreprises en France déclarent avoir du mal à accéder à l’ensemble de leurs données pour exécuter des programmes d’intelligence artificielle. C’est pourquoi il convient de réunir toutes les sources données dans un endroit unique, pour que les applications d’intelligence artificielle ou de machine learning puissent les exploiter efficacement. En intégrant efficacement les données, au-delà de s’assurer qu’elles sont centralisées, l’entreprise veille à ce qu’elles soient également à jour, et exactes.
À noter que si développer soi-même ses outils de transferts peut avoir ses vertus, cela s’avère chronophage et complexe. Il est donc vivement recommandé de se tourner vers des solutions préétablies qui proposent des fonctions avancées et qui s’adaptent aux nombreux changements inhérents à l’IA. Dans ce processus d’intégration, il est en outre impératif de s’assurer de la sécurité, de la confidentialité et de la conformité des données, puisque celles-ci sont plus vulnérables lorsqu’elles sont en mouvement.
Des modèles tributaires de la qualité des données
Dès lors que les données sont centralisées de manière sécurisée, la transformation constitue une autre étape clé pour un déploiement réussi de l’IA. Cela permettra par exemple aux LLM de sélectionner les champs de texte les plus pertinents pour qu’ils puissent être utilisés dans le traitement du langage, ou aux modèles de machine learning de combiner des ensembles de données pour être plus efficaces.
Lors de la transformation, la qualité des données est essentielle : si les données sont de mauvaise qualité, les modèles qui les exploiteront le seront aussi. Ainsi, il est préférable d’exclure toute donnée peu fiable et pouvant finir par polluer l’ensemble des données. Sans quoi la précision des modèles finaux risque d’en pâtir.
La sélection des données selon leur fiabilité peut toutefois s’avérer fastidieuse. Heureusement, certains outils ou plateformes ont été élaborés pour créer des modèles reproductibles destinés à la transformation des données. Dans une stratégie d’opérations de machine learning (MLOps), ces modèles seront d’une aide précieuse en traitant les données de manière cohérente et efficace. Par cette reproductibilité, les entreprises s’assurent que leurs flux de données restent fiables et rationalisés, au fil de l’acquisition de données supplémentaires ou de réentraînement des modèles.
Pour fournir des résultats pertinents, l’intelligence artificielle doit pouvoir se nourrir de données précises et fiables, à partir d’une source centralisée. C’est pourquoi une préparation des données en amont reste une étape essentielle. Ce faisant, les entreprises auront toutes les cartes en main pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA tout en se concentrant sur leurs objectifs stratégiques. À la clé, une forte valeur ajoutée et un avantage concurrentiel sur le long terme.
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Par Virginie Brard, Regional leader France et Benelux chez Fivetran
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