Immaturité des données rime avec IA en panne. Mauvaise qualité, accès restreint, gouvernance défaillante : sans une base solide, les modèles peinent à livrer des résultats fiables. Pour accélérer, il est urgent d’investir dans une gestion des données à la hauteur des ambitions.
Toutes les études sur l’IA générative aboutissent à la même conclusion, et le constat est sans appel : sans données fiables, bien structurées et accessibles, l’IA générative ne pourra pas tenir toutes ses promesses. D’ailleurs, 56 % des entreprises ont cité « l’immaturité des données » comme le principal frein à l’adoption de l’IA*.
D’ailleurs, il suffit d’observer le secteur pour comprendre à quel point le manque de maturité des données ralentit l’adoption de l’IA.
L’immaturité des données : de quoi parle-t-on ?
Dans le contexte de l’IA, l’immaturité des données fait référence à des pratiques de gestion des données encore trop limitées ou mal adaptées qui limitent la capacité d’une entreprise à exploiter pleinement l’intelligence artificielle. Les défis qui apparaissent sont liés à la qualité des données, à leur accessibilité, à leur gouvernance et à leur infrastructure sous-jacente :
* Des données de mauvaise qualité : des données incohérentes, incomplètes ou obsolètes qui conduisent à des résultats d’IA peu fiables.
* Un accès limité aux données : la fragmentation des données entre différents services empêche une analyse globale et réduit la quantité d’informations exploitables.
* Une gouvernance des données lacunaire : l’absence de politiques claires en matière de propriété des données, de conformité réglementaire et de sécurité des données crée des risques majeurs et limite l’utilisation de l’IA.
* Une infrastructure de données inadaptée : les outils et systèmes actuels ne permettent pas un traitement efficace des données ni le déploiement de modèles d’IA à grande échelle.
* Une stratégie de données floue : une vision mal définie entraîne des initiatives non coordonnées et un manque de focus sur les données pertinentes pour l’IA.
Le manque de maturité des données limite le plein potentiel de l’IA. En effet, des données de qualité, bien gérées et accessibles, sont essentielles pour créer des systèmes d’IA performants et fiables. Pour dépasser ces obstacles, les entreprises commencent souvent par définir une stratégie de données claire, par renforcer la gouvernance des données, investir dans une infrastructure adaptée et améliorer la maîtrise des données au sein des équipes au sein des équipes.
L’impact sur l’adoption de l’IA
Aujourd’hui, les entreprises ont déjà adopté les cas d’usage les plus accessibles de l’IA générative, comme les chatbots, les assistants et les copilotes. Mais lorsqu’il s’agit de passer à des applications plus stratégiques, telles qu’à l’automatisation des flux de travail ou à d’autres usages à forte valeur ajoutée, elles se heurtent à des limites liées à la qualité et à la gestion des données. Sans une stratégie axée sur cette maturité, les entreprises auront du mal à exploiter pleinement le potentiel des capacités avancées de l’IA.
Le manque de maturité des données réduit également la fiabilité des analyses et de la prévisibilité des décisions. Cela peut entraver tout projet d’adoption de l’IA pour des usages plus autonomes, qu’il s’agisse de l’automatisation des processus opérationnels ou commerciaux. Selon une étude de 2023, menée par le MIT Sloan Management Review, les entreprises dont la gestion des données est mature sont 60 % plus susceptibles de réussir l’automatisation de leurs flux de travail que celles dont les pratiques restent immatures. En effet, une IA efficace dépend de données précises et bien structurées. Sans cela, elle perd en fiabilité et en précision, deux éléments essentiels pour des fonctions autonomes où les décisions doivent être prises sans intervention humaine.
Les entreprises doivent d’abord structurer leurs données pour exploiter pleinement le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) dans l’optimisation des flux de travail. En disposant de données bien organisées et exploitables, elles pourront ainsi automatiser efficacement certaines tâches et libérer du temps pour les équipes. Cela leur permettra de se concentrer sur des missions stratégiques et créatives, des domaines où l’IA ne peut pas encore totalement remplacer l’expertise humaine.
Élever la maturité des données
La maturité des données est une condition indispensable au développement de capacités avancées en intelligence artificielle.
Voici les étapes clés du processus :
1 – Définir une stratégie des données claire
Aligner la collecte, la gestion et la qualité des données avec les objectifs de l’entreprise. L’objectif est de garantir des données exploitables, fiables et adaptées aux besoins des projets d’IA.
2 – Mettre en place une gouvernance des données solide
Établir des règles claires sur la propriété, la conformité, la sécurité et la confidentialité des données. Une gouvernance bien structurée améliore la qualité des données et renforce la confiance dans les analyses et prédictions issues de l’IA.
3 – Investir dans une infrastructure de données évolutive
Opter pour une infrastructure moderne, comme le stockage cloud et des pipelines de données performants, pour assurer un traitement efficace et un entraînement évolutif de l’IA.
4 – Améliorer la qualité des données
Définir des normes strictes pour garantir l’exactitude, la cohérence et l’exhaustivité des données. Mettre en place des processus de contrôle, de validation et de nettoyage réguliers.
5 – Encourager la connaissance des données et la collaboration
Instaurer une meilleure compréhension et maîtrise des données au sein de l’entreprise. Renforcer la collaboration entre les équipes techniques et opérationnelles pour améliorer l’accessibilité des données et maximiser leur impact sur les projets d’IA.
Si elles appliquent ces pratiques, les entreprises pourront structurer une base de données fiable et optimisée pour l’IA, fluidifier leurs processus opérationnels, atténuer les risques liés à la qualité des données et allouer davantage leurs ressources à des initiatives stratégiques.
La maturité des données va bien au-delà d’une simple exigence technique : c’est un atout stratégique majeur qui permet aux entreprises d’exploiter pleinement l’IA. Une fois les défis liés à l’immaturité des données relevés, elles peuvent accéder à des cas d’usage plus avancés et à forte valeur ajoutée et ainsi évoluer vers des applications d’IA plus matures. Cette transition leur offre un avantage concurrentiel durable et les prépare à prospérer dans un monde où l’IA joue un rôle central.
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Par Lori MacVittie, ingénieure émérite chez F5
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