Votre guide pour une IA de confiance avec des données fiables

Et si chaque décision, recommandation et prédiction faite par l’intelligence artificielle (IA) était aussi fiable que les membres de votre équipe en qui vous avez le plus confiance ?

Ce n’est pas une utopie – c’est une réalité concrète avec une IA de confiance. Qu’il s’agisse d’améliorer la prise de décision et la productivité, d’offrir des expériences client personnalisées ou de stimuler l’innovation, une IA de confiance est la clé qui vous permettra d’acquérir un avantage concurrentiel sur le marché actuel, qui évolue très rapidement.

Mais comment être certain de pouvoir faire confiance à l’IA ? C’est là que les choses se compliquent.

Malgré tout son pouvoir de transformation, vous devez d’abord prendre des mesures cruciales pour éviter les biais de l’IA, les inexactitudes, etc.

Alors que vous naviguez dans les complexités de l’intégration de l’IA dans vos opérations, il est essentiel de comprendre l’intégrité des données – des données avec un maximum d’exactitude, de cohérence et de contexte – et son rôle central pour assurer la fiabilité de l’IA. Voyons comment exploiter tout le potentiel des technologies de l’IA en rendant vos données prêtes pour l’IA.

Les risques de se précipiter sans préparation

La puissance de l’IA ne réside pas seulement dans sa capacité à traiter des informations à une échelle sans précédent, mais aussi dans sa capacité à le faire avec une précision et une intégrité sur lesquelles vous pouvez compter.

Si la tentation de plonger tête baissée dans l’IA est naturellement forte, il y a des risques à le faire sans préparer le terrain, ce qui s’avère plus facile à dire qu’à faire.

Une révélation frappante du 2023 Gartner IT Symposium Research Super Focus Group a montré que seulement 4 % des entreprises considéraient que leurs données étaient prêtes pour l’IA. Ce signal d’alarme souligne l’urgence pour les organisations d’améliorer leurs pratiques de gestion des données afin d’ouvrir la voie à des applications d’IA fiables.

Vous souvenez-vous de certaines des mésaventures de l’IA qui ont défrayé la chronique en 2023 ? Qu’il s’agisse de mémoires générés par l’IA et remplis d’inexactitudes ou de scandales qui n’ont jamais existé, ces incidents mettent en évidence la facilité avec laquelle des données inadéquates peuvent créer des résultats erronés ayant des implications commerciales significatives – tout en démontrant simultanément l’importance d’alimenter votre IA avec des données fiables et de haute qualité.

La leçon à tirer est claire : les résultats de l’IA ne seront pas plus performants que la qualité des données qui les alimentent. Dans la suite de cet article, vous découvrirez de précieux cas d’utilisation de l’IA et comment l’intégrité des données est un gage de réussite.

Le succès de l’IA en action : L’intégrité des données au service de la réussite

Qu’il s’agisse d’améliorer l’expérience client avec des chatbots alimentés par l’IA ou d’optimiser les opérations grâce à des workflows assistés par l’IA, les possibilités offertes par l’IA sont presque illimitées. Bien que les cas d’utilisation puissent varier, chaque réussite a une base commune : l’intégrité des données.

Qu’il s’agisse de faire des recommandations personnalisées, d’automatiser des flux de travail complexes ou d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique, la précision, la cohérence et le contexte de vos données déterminent l’efficacité de vos solutions d’IA. Approfondissons deux des innombrables exemples :

1.  Recommandations de l’IA

Les avantages : Des recommandations plus rapides et plus personnalisées.

Comment cela se passe-t-il ? Un système de recommandation d’IA est une technologie sophistiquée qui exploite l’IA et de grandes quantités de données utilisateur – comme les préférences, les comportements et les interactions passés – pour suggérer des produits, des contenus ou des services sur mesure.

Pourquoi l’intégrité des données est essentielle : Les recommandations ne seront précises et pertinentes que si les données sont intègres, en particulier l’élément critique qu’est la qualité des données. L’intégrité des données permet également une formation plus efficace des modèles, ce qui se traduit par une amélioration de la performance des recommandations, une plus grande satisfaction des utilisateurs et des niveaux d’engagement plus élevés

2.  Chatbots

Les avantages : Une assistance efficace et personnalisée qui augmente l’engagement de l’utilisateur.

Comment cela se passe-t-il ? Les chatbots construits sur de grands modèles de langage (LLM) peuvent fournir des réponses naturelles et riches en contexte aux demandes des utilisateurs. Un LLM est un type de modèle de fondation (FM) entrainé sur de grandes quantités de données textuelles pour comprendre et générer un langage semblable à celui des humains. La capacité d’un chatbot à générer dynamiquement des réponses en fonction de la conversation en cours le distingue des autres, en améliorant l’engagement des utilisateurs dans de nombreux secteurs et dans des cas d’utilisation tels que le support client.

L’impact de la GenAI sur le service client se fait déjà sentir. Le National Bureau of Economic Research a mené une enquête auprès de 5 5 179 agents d’assistance à la clientèle et a constaté une augmentation moyenne de la productivité de 14 % lorsqu’ils sont exposés à des outils d’IA. Ce chiffre atteint 34 % pour les travailleurs novices

Pourquoi l’intégrité des données est essentielle : des réponses de chatbot de haute qualité nécessitent des LLM formés sur des données complètes et de haute qualité. Un FM prendra les données telles quelles pour générer une réponse – il ne corrigera pas les problèmes. L’intégrité des données est essentielle pour rassembler toutes les données pertinentes pour le modèle GenAI et s’assurer qu’elles sont exactes, cohérentes et contextualisées.

Vous vous sentez encore inspiré ? Passons maintenant aux considérations les plus importantes à garder à l’esprit lorsque vous commencerez à relever les défis qui vous empêchent d’avancer.

Surmonter les défis de l’IA : Trois considérations clés

Vous êtes confronté à des obstacles tels que les problèmes de conformité, le manque de résultats d’IA pertinents sur le plan contextuel et le risque omniprésent de partialité de l’IA ? Vous n’êtes pas seul.

Pour parvenir à une IA fiable, il faut relever ces défis grâce à des pratiques stratégiques d’intégration des données, de gestion de la qualité et de gouvernance. L’adoption d’une approche holistique de l’intégrité des données garantit que vos initiatives d’IA produisent des résultats fiables et non biaisé, ce qui favorise la confiance et l’adoption au sein de votre organisation.

Pour obtenir des résultats fiables en matière d’IA, vous devez fonder votre approche sur trois considérations cruciales liées à l’exhaustivité, à la qualité et au contexte des données. Voici un aperçu de la manière dont vous pouvez aborder chacun de ces aspects :

1. Un ensemble de données plus complet vous permet d’exploiter pleinement le potentiel de votre IA. Vous devez éliminer les silos de données et intégrer les données essentielles provenant de toutes les sources pertinentes. Cela garantit que vos modèles d’IA peuvent accéder à un ensemble de données complet, minimisant ainsi les biais et améliorant la précision.
2. Alimentez vos applications d’IA avec des données fiables pour obtenir des résultats fiables. Mettez en œuvre des mesures robustes de qualité des données pour vous assurer qu’elles sont exactes, cohérentes et normalisées, ainsi qu’un cadre de gouvernance pour maintenir leur qualité au fil du temps. Des données de haute qualité sont le moteur de prédictions et de décisions fiables en matière d’IA.
3. Ajoutez du contexte à vos données pour des réponses plus pertinentes et plus nuancées. Enrichissez vos données avec des informations spatiales et des informations de tiers pour garantir l’exactitude, la profondeur et la pertinence de vos applications d’IA.

Lorsque vous commencez à naviguer dans ces considérations d’intégrité des données pour l’IA, vous pouvez vous sentir dépassé – mais il est important de se rappeler que vous n’avez pas besoin de le faire seul. Tirez parti de la puissance des données fiables pour alimenter vos applications d’IA en combinant les capacités de Precisely et d’Amazon Web Services (AWS).

Des pipelines de données modernes aux solutions cloud-natives pour la qualité et la gouvernance des données, vous disposerez des outils et des ressources nécessaires à la réussite de vos initiatives d’IA.

En bref : Il n’y a pas d’IA fiable sans intégrité des données

Les possibilités de l’IA sont aussi vastes que les données à partir desquelles elle apprend. Cela signifie que donner la priorité à l’intégrité des données n’est pas seulement bénéfique – c’est essentiel. Vous libérez tout le potentiel d’une IA fiable qui stimule l’innovation, améliore l’efficacité, offre des expériences client inégalées, et plus encore, en vous assurant que vos données sont exactes, cohérentes et contextualisées.

Quels sont vos principaux cas d’utilisation de l’IA ? Comment l’IA de confiance peut-elle transformer votre entreprise ?

N’oubliez pas que le voyage vers l’IA de confiance commence par une seule étape : s’assurer que vos données sont prêtes à relever le défi. Préparez l’avenir de vos initiatives en matière d’IA en vous engageant dès aujourd’hui sur la voie de l’intégrité des données.

Pour en savoir plus, notamment sur les conseils pratiques et les meilleures pratiques, lisez l’ebook complet Les bases d’une IA de confiance : Quelques conseils pour que vos données soient AI Ready.