Adoption de l’IA : l’indispensable préparation des données
L’un des obstacles majeurs à l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) réside dans le manque de confiance accordée aux données utilisées pour alimenter les modèles d’IA. Actuellement, seules 12 % des organisations estiment disposer de données d’une qualité et d’une accessibilité suffisantes pour soutenir efficacement leurs initiatives d’IA.
Selon un rapport récent de Bain, le marché des produits et services d’intelligence artificielle devrait atteindre entre 780 et 990 milliards de dollars d’ici 2027, avec une croissance annuelle comprise entre 40 % et 55 % au cours des trois prochaines années. Cependant, toutes les entreprises ne parviennent pas à concrétiser ces investissements. Avec l’essor de l’IA générative au cours des deux dernières années, les entreprises prennent conscience de la nécessité de repenser en profondeur leurs stratégies de données. En effet, 60 % des entreprises citent désormais l’IA comme un facteur déterminant dans leurs programmes de données, contre 46 % en 2023.
L’intégrité des données est un prérequis essentiel à l’utilisation efficace de l’IA. Des données fiables et contextualisées permettent d’alimenter des initiatives d’IA performantes et de produire des analyses pertinentes. Pour y parvenir, les organisations doivent intégrer les jeux de données critiques à l’échelle de l’entreprise, mettre en place des processus solides de gouvernance et de qualité, et enrichir leurs données internes avec des sources tierces.
Pour exploiter pleinement l’IA, les entreprises doivent disposer de données accessibles et fiables, y compris au sein de systèmes historiques complexes. Une stratégie robuste d’intégration des données permet de consolider des sources hétérogènes dans des formats exploitables, garantissant ainsi des données complètes et cohérentes pour les usages analytiques. En définissant des objectifs clairs, les entreprises peuvent identifier les sources critiques et évaluer la qualité des données.
L’absence de gouvernance des données constitue le principal frein aux initiatives d’IA pour 62 % des organisations. Une gouvernance solide instaure la confiance dans les données, en garantissant que les modèles d’IA disposent des informations nécessaires et que celles-ci sont utilisées de manière éthique.
L’efficacité de l’IA dépend directement de la qualité des données utilisées pour entraîner ses modèles. Des données exactes et surveillées en continu sont indispensables pour éviter des biais et des résultats peu fiables. La data observability devient donc un pilier fondamental. Les entreprises doivent privilégier des mécanismes automatisés de surveillance et de diagnostic pour détecter les anomalies.
Enfin, l’enrichissement des données internes par des jeux de données tiers contribue à accroître la diversité des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA. Cela améliore considérablement la fiabilité des résultats obtenus par l’IA.
À mesure que les organisations adoptent l’IA générative, celles qui s’appuient sur des fondations de données robustes prendront une avance décisive. Disposer de données fiables constituera un avantage concurrentiel et un levier de croissance.
Source : Bain & Company, rapport 2024.
