La puissance de l’Intelligence Artificielle dans les solutions Precisely : Accélérer l’efficacité et responsabiliser les utilisateurs

L’intelligence artificielle (IA) a de nombreuses applications, allant des logiciels aux appareils électroménagers, en passant par les voitures et tout ce qui se trouve entre les deux. L’IA a déjà permis des avancées significatives dans le domaine des logiciels et des développements encore plus incroyables et prometteurs se profilent à l’horizon. Les capacités basées sur l’IA sont désormais considérées comme essentielles par les clients et les analystes du secteur, et l’on s’attend à une croissance accélérée pour les années à venir.

Chez Precisely, nous reconnaissons la valeur et le potentiel de l’IA pour aider nos clients à travailler plus rapidement et plus intelligemment, à prendre des décisions plus performantes et avisées, fondées sur des données fiables – contribuant ainsi à notre mission globale de garantir l’intégrité des données pour toutes les organisations.

Penchons-nous sur la demande croissante d’IA, les réponses qu’elle apporte aux défis courants en matière d’intégrité des données, et ce que cela signifie pour nos solutions telle que la Precisely Data Integrity Suite.

L’IA dans les logiciels : Avantages et prévisions futures

Il est facile de comprendre pourquoi l’utilisation de l’IA dans les logiciels prend de plus en plus d’importance. Elle offre une capacité unique d’automatiser ou d’accélérer les tâches des utilisateurs, ce qui se traduit par des avantages comme :

– une meilleure efficacité

– une plus grande productivité

– une réduction de la dépendance à l’égard du travail manuel

Prenons l’exemple des solutions de gestion de la qualité des données basées sur l’IA. Ces solutions ont gagné en popularité, les organisations tirant parti de leurs avantages. Voici quelques prévisions intéressantes des analystes de Gartner :

D’ici 2024, 90 % des décisions d’achat de technologies pour la qualité des données donneront la priorité à la facilité d’utilisation, à l’automatisation, à l’efficacité opérationnelle et à l’interopérabilité.

D’ici à 2025, 80 % des fournisseurs de solutions de gestion de la qualité des données étendront les fonctionnalités de leurs produits afin de fournir une meilleure connaissance des données en découvrant des modèles, des tendances, des relations entre les données et la résolution des erreurs.

– D’ici 2025, 50 % des leaders dans le domaine des données et des analyses utiliseront le MDM augmenté et le catalogue pour améliorer leurs fonctionnalités, ce qui démontre qu’au-delà de la qualité des données, l’automatisation est également demandée pour les solutions de gouvernance des données, de catalogue des données et de sécurité.

Résoudre les problèmes les plus courants en terme d’intégrité des données grâce à l’IA

Les capacités logicielles alimentées par l’IA peuvent répondre à un large éventail de défis liés à l’intégrité des données – c’est-à-dire des données avec un maximum de précision, de cohérence et de contexte. Voici quelques exemples de problèmes rencontrés par les utilisateurs, ainsi que les capacités d’IA correspondantes :

– Problème : “Nous manquons de clarté sur les données essentielles pour nos métiers.

Solution : Des solutions intelligentes peuvent exploiter les métadonnées, analyser les schémas et les fréquences d’utilisation et identifier les relations entre les éléments de données, le tout de manière automatisée et avec un minimum d’intervention humaine.

– Problème : “Nous ne sommes pas certains d’être en conformité avec les réglementations en matière de protection de la vie privée !

Solution : Un outil d’analyse de données automatisé peut identifier les données à caractère personnel (DCP) dans les jeux de données existants et nouveaux, puis automatiquement appliquer des politiques de sécurité basées sur les résultats.

– Problème : “Nous sommes confrontés à des difficultés pour classer, cataloguer et organiser manuellement d’importants volumes de données”.

Solution : Le profiling et la classification automatisés, en particulier pour les données essentielles, réduisent considérablement les efforts manuels et répétitifs.

– Problème : “Nous ne sommes pas certains de la qualité de nos données existantes ni de comment faire pour les améliorer”.

Solution : Alors que les experts des données analysaient autrefois méticuleusement les données, il est désormais courant que les solutions fournissent automatiquement des scores de qualité des données que les utilisateurs peuvent ajuster.

– Problème : “Je suis un utilisateur non technique et j’ai besoin d’aide pour corriger mes données !

Solution : Les avancées récentes dans le domaine des modèles de langage étendu (LLM) offrent la possibilité d’aider les utilisateurs non techniques en leur proposant des suggestions et des interfaces utilisateur en langage naturel pour les tâches de gestion des données.

Les exemples peuvent se multiplier et mettre en évidence la manière par laquelle les capacités logicielles pilotées par l’IA peuvent répondre à différents défis liés aux données, en fournissant des solutions efficaces et conviviales.

Qu’est-ce que cela signifie pour Precisely ?

Chez Precisely, nous sommes déterminés à développer des fonctionnalités qui permettent aux organisations d’accélérer les processus de liés aux données qui peuvent prendre du temps et nécessiter beaucoup de main-d’œuvre. Cela permet de libérer vos actifs les plus précieux – vos collaborateurs – pour qu’ils puissent se concentrer sur les tâches nécessitant une expertise humaine.

Nous avons élaboré une stratégie visant à améliorer les capacités existantes et à introduire de nouvelles fonctionnalités intelligentes dans nos produits, notamment la Precisely Data Integrity Suite. Mais cette stratégie n’est pas figée : nous nous adaptons aux progrès de l’industrie et aux exigences spécifiques de chaque domaine.

En apportant la puissance de l’IA et de l’apprentissage automatique (ML) à la Precisely Data Integrity Suite, nous cherchons à accélérer les tâches, rationaliser les workflows et faciliter la prise de décision en temps réel. Voici quelques-unes des capacités clés et ce qu’elles signifient pour vous :

• Découverte automatisée des métadonnées : Utilisez les profils de données pour permettre la collecte et la détection d’une large gamme de métadonnées lors de l’ingestion des données ou sur une base programmée. Cela inclut la détection automatique de plus de 300 types sémantiques, de données à caractère personnel, de patterns de données, de complétion de données et d’anomalies.
• Observabilité automatisée des données : Identifiez automatiquement les changements inattendus dans les données, comme les variations de volume, la dérive des données, la dérive des schémas et la fraîcheur des données – en utilisant des techniques d’intelligence artificielle.
• Décrire automatiquement les données pour une meilleure compréhension : Générer automatiquement des descriptions pour les éléments de données, y compris les tables, les colonnes et les termes métiers. Ces descriptions peuvent ensuite être examinées et approuvées par un responsable des données.
• Synthèse automatique du ressenti des utilisateurs : Exploitez les commentaires collaboratifs et les chats pour extraire des informations sur l’utilité et l’utilisation des éléments de données, en fournissant une synthèse du ressenti des utilisateurs.
• Recherche et exploration guidées : Révéler les éléments de données pertinents et obtenir des suggestions d’actions appropriées en fonction du contexte donné, grâce à des recherches en langage naturel alimentées par des informations contextuelles.
• Assistants d’interface utilisateur : Trouvez plus rapidement les informations dont vous avez besoin. Des robots basés sur le contexte accélèrent la recherche d’informations dans la documentation, les bases de connaissances ou les métadonnées.
• Systèmes de recommandation : Utiliser des recommandations pour accélérer le développement et obtenir les résultats souhaités dans divers scénarios. Il s’agit notamment de recommandations concernant les règles de gestion et de qualité, les éléments de données critiques, les nouveaux jeux de données pour l’augmentation et l’amélioration, et les transformations pour améliorer la qualité des données, les politiques de gouvernance, etc.
• Interface utilisateur en langage naturel : Accélérer les tâches en demandant au système de traduire les demandes formulées en langage naturel en éléments exploitables prêts à être examinés, mis à jour et approuvés par un humain.

Les différentes techniques d’IA comme le machine learning classique, l’IA générative et les LLM ne sont que quelques-unes des nombreuses fonctionnalités que nous explorons chez Precisely pour offrir une expérience utilisateur améliorée à nos clients.

L’IA représente la nouvelle vague de la technologie, et nous devons l’adopter dès maintenant pour surfer sur la vague du succès. Pour en savoir plus sur la Precisely Data Integrity Suite, consultez nos informations produit.