Tirer parti de l’IA grâce à la gouvernance et à la qualité des données

Principaux enseignements

• La qualité des données garantit l’exactitude, l’exhaustivité, la fiabilité et l’actualité de vos données, vous permettant de tirer des conclusions basées sur l’Intelligence Artificielle qui réduisent les coûts, augmentent le chiffre d’affaires et la conformité.
• L’observabilité des données surveille en permanence les pipelines de données et vous alerte en cas d’erreurs et d’anomalies. Vous pouvez alors les corriger avant qu’elles ne soient introduites dans un système d’IA.
• La gouvernance des données garantit que les modèles d’IA ont accès à toutes les informations nécessaires et que les données sont utilisées de manière responsable, dans le respect de la confidentialité, de la sécurité et d’autres politiques pertinentes.

Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi certaines initiatives d’Intelligence Artificielle (IA) échouent alors que d’autres ont le vent en poupe ? La réponse repose souvent sur la qualité des données alimentant ces modèles d’IA.

C’est parce que les outils d’IA sont de parfaits exemples des technologies « garbage in, garbage out ». Une mauvaise qualité des données entraîne des résultats d’IA inexacts, ce qui peut nuire à l’expérience clients, augmenter les risques et augmenter les coûts.

Pour maximiser vos investissements en termes d’IA, vous devez donner la priorité à la gouvernance, à la qualité et à l’observabilité des données.

Résoudre le problème des résultats non fiables de l’IA

L’IA a le potentiel de révolutionner les secteurs en analysant de vastes ensembles de données et en rationalisant des processus complexes – mais seulement lorsque les outils sont formés sur des données de haute qualité.

Une mauvaise qualité des données réduit la confiance dans vos prédictions et recommandations en matière d’IA, ce qui peut ralentir l’adoption et l’innovation. Le risque de se lancer dans ces initiatives sans s’occuper d’abord de ses données est donc tout simplement trop élevé.

Une mise en œuvre efficace de l’IA nécessite des données précises, cohérentes et adaptées à l’objectif visé, ce que vous pouvez obtenir grâce à une approche proactive de la qualité des données, à une gouvernance des données solide et à l’observabilité des données.

Gouvernance des données pour l’IA

La gouvernance des données aide à gérer vos actifs de données, en assurant la conformité avec les réglementations sur la confidentialité des données et en fournissant des informations sur la collecte, le stockage et l’utilisation des données.

Un cadre solide de gouvernance des données est la base d’une solution complète de qualité des données pour garantir une IA fiable. La mise en place de ce cadre est essentielle au maintien de la confidentialité et de la sécurité des données – vous permettant de surveiller l’utilisation des données et d’assurer la conformité avec les réglementations relatives aux informations personnelles identifiables (PII).

Avec la gouvernance des données, vous obtenez également les informations dont vous avez besoin pour comprendre la propriété, la signification et la qualité des données, tout en ayant une compréhension claire de la manière dont les données que vous utilisez dans les applications d’IA sont :

• collectées : quels sont les types de données ?
• stockées : où se trouvent-elles ?
• utilisées : qui y a accès ?

En fin de compte, la gouvernance des données garantit la confiance indispensable à la prise de décision et à l’établissement de rapports précis fondés sur l’IA.

Qualité des données pour l’IA

Vous vous souvenez de l’adage « garbage in, garbage out » ? Répétons-le encore une fois : pour que l’IA produise des résultats fiables, les données qu’elle utilise doivent être de haute qualité. Qu’entend-on exactement par « données de qualité » ? Elles doivent être précises, complètes, fiables et opportunes.

Regardons plus en détail ces quatre caractéristiques.

1. Précision: Des données précises garantissent des informations correctes, réduisant ainsi le risque de conclusions erronées ou d’hallucinations de l’IA. Par exemple, des données clients inexactes peuvent conduire à des recommandations personnalisées erronées, ce qui se traduit par des clients frustrés et des pertes de revenus.
2. Exhaustivité : Des données complètes permettent d’éviter les lacunes susceptibles de fausser les résultats de l’IA. Vos données couvrent-elles tous les aspects nécessaires pour informer vos modèles d’IA avec précision ? Des données incomplètes peuvent fausser les résultats et conduire à des conclusions erronées.
3. Fiabilité : avez-vous déjà rencontré des données contradictoires provenant de différentes sources ? Les données fiables s’alignent sur d’autres sources fiables, ce qui garantit la cohérence des modèles d’IA.
4. Actualité : Des données actualisées garantissent que les modèles d’IA prennent des décisions basées sur les informations les plus récentes, ce qui améliore leur pertinence et leur efficacité. Des données obsolètes peuvent conduire à des décisions non valides, ce qui a un impact sur les performances de l’IA.

Une gestion efficace de la qualité des données nécessite des pratiques durables. Des contrôles automatisés permettent de valider les données nouvelles et celles mises à jour par rapport à des critères réels avant leur utilisation. Envisagez de mettre en œuvre des pratiques automatisées telles que :

• la validation des données pour s’assurer que les nouvelles données sont conformes aux normes établies avant d’être acceptées, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs humaines.
• la déduplication pour éviter les biais et les inefficacités dans les modèles d’IA. Les doublons peuvent gonfler inutilement les volumes de données et fausser les résultats.
• le rapprochement des données pour synchroniser les nouvelles données avec les jeux de données existants, afin d’en garantir la cohérence et l’exactitude. Cette étape est cruciale pour maintenir l’intégrité des modèles d’IA.

L’observabilité des données pour l’IA

Les méthodes traditionnelles de gestion des données ne peuvent pas gérer les grandes quantités de données requises par l’IA. Cela signifie que lorsque des erreurs et des anomalies se produisent, elles sont plus susceptibles de passer inaperçues – et plus longtemps elles ne sont pas détectées, plus longtemps vous obtiendrez des résultats d’IA erronés.

Pour identifier et corriger les anomalies avant qu’elles n’affectent vos modèles d’IA, vous avez besoin d’outils d’observabilité des données qui utilisent des techniques avancées d’IA/ML pour surveiller de manière proactive vos pipelines de données. Ils peuvent ensuite alerter immédiatement les utilisateurs concernés en cas de problème, notamment en cas de dérive des données (modification de la distribution des données au fil du temps), ce qui peut avoir un impact sur la précision du modèle. Détecter et traiter les erreurs et les anomalies plus rapidement peut vous aider à maintenir une meilleure performance de l’IA.

Les contrôles automatisés sont également essentiels à l’observabilité des données. Les outils automatisés garantissent que les transformations de données sont correctes et qu’aucune donnée n’est perdue ou corrompue pendant les transferts, ce qui vous offre une couche de sécurité supplémentaire.

Cas d’utilisation de l’IA à haute valeur ajoutée

Les organisations de tous les secteurs d’activité profitent déjà des avantages de l’IA, et les cas d’utilisation se multiplient chaque jour. Si vous cherchez de l’inspiration pour commencer dans votre propre entreprise, pensez à des opportunités comme celles-ci :

• Recommandations de l’IA : Des recommandations rapides et personnalisées améliorent l’expérience des utilisateurs en leur suggérant des produits, des contenus ou des services sur mesure. Des données gouvernées de haute qualité garantissent la pertinence et l’utilité de ces recommandations.
• Workflows alimentés par l’IA : L’automatisation des flux de travail grâce à l’IA augmente la productivité, l’efficacité et réduit les coûts. Une intégration fiable des données provenant de sources multiples est essentielle.
• Applications d’apprentissage automatique : Le ML accélère les processus métier avec une plus grande précision. La qualité et l’observabilité des données sont essentielles pour former des modèles d’apprentissage automatique fiables.
• Formation de modèles de base : Pré-entraînés sur de grands ensembles de données, les modèles de base permettent des capacités telles que le traitement du langage naturel. Des données de haute qualité évitent les biais nuisibles et garantissent des résultats équitables.
• Chatbots : Les chatbots alimentés par l’IA fournissent une assistance efficace et personnalisée qui améliore l’engagement des utilisateurs. La formation des chatbots sur des données de haute qualité permet de s’assurer qu’ils fournissent des réponses précises.

Confiez vos résultats à la qualité des données, à l’observabilité et à la gouvernance pour l’IA

La réussite des initiatives d’IA dépend de la qualité de vos données. En mettant en œuvre une solide gouvernance des données, en garantissant une qualité élevée des données et en exploitant des outils proactifs d’observabilité des données, vous pouvez faire confiance à vos systèmes d’IA pour prendre des décisions précises et éclairées. Ces pratiques permettent non seulement d’améliorer les résultats de l’IA, mais aussi d’obtenir de meilleurs résultats.

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