ebook
Les bases d’une IA de confiance :
Quelques conseils pour que vos données soient AI Ready
Seulement 4 % des organisations disposent de données AI Ready. Cet ebook souligne la nécessité de l’intégrité des données pour réussir le déploiement de l’IA dans les entreprises. Il met en avant l’importance de la fiabilité des données pour l’efficacité de l’IA, explore les principaux cas d’utilisation de l’IA avec des données intègres et préconise une collaboration entre Precisely et AWS pour garantir des résultats fiables en matière d’IA. Pour finir, cet ebook encourage les organisations à donner la priorité à l’intégrité des données pour libérer le plein potentiel de l’IA.
La réussite des initiatives d’IA repose sur des données fiables
La concurrence étant plus importante que jamais, il est facile de comprendre pourquoi les entreprises s’empressent d’exploiter la puissance de l’intelligence artificielle (IA) pour accroître la productivité et l’efficacité, attirer et fidéliser les clients grâce à un service personnalisé et créer de nouvelles idées qui leur confèrent un avantage concurrentiel.
Cependant, il peut être risqué de se lancer dans une stratégie IA sans y être bien préparé. En 2023, nous avons assisté à des dysfonctionnements de l’IA, que ce soient des mémoires rédigés par l’IA contenant de fausses citations ou des sociétés de conseil renommées impliquées dans des scandales inexistants, et bien d’autres encore.
À chaque fois, le modèle qui a produit les résultats erronés disposait de données d’apprentissage inadaptées à l’objectif visé, ce qui a conduit à des résultats incorrects et souligne bien que l’IA doit être alimentée en données fiables.
Ce qui nécessite l’intégrité des données, c’est-à-dire des données ayant un niveau optimal de précision, de cohérence et de contexte. Pensez-y ainsi : les résultats de l’IA seront d’autant plus précis que les données qui les alimentent le seront.
Cependant, les organisations sont souvent confrontées à des problèmes d’intégrité des données, comme la difficulté d’intégrer les données assez rapidement, de les comprendre, de les administrer de manière responsable, de les observer et d’en améliorer la qualité, de les enrichir pour un contexte plus approfondi et de garantir la sécurité et la protection des données confidentielles.
Les avantages sont illimités, si vos applications d’IA apprennent à partir de données fiables et AI Ready. Pourtant, la situation actuelle de nombreuses organisations laisse à désirer.
D’après le Gartner IT Symposium Research Super Focus Group de 2023, seulement 4 % des organisations déclarent que leurs données sont AI Ready.
En gardant tout cela à l’esprit, explorons les cas d’utilisation de l’IA et les principes fondamentaux de l’intégrité des données dont vous avez besoin pour garantir la fiabilité et la réussite de vos résultats.
Une réalité qui fait réfléchir :
Seulement 4 % des entreprises déclarent que leurs données sont AI Ready
L’IA en action : six cas d’utilisation réussis
grâce à l’intégration des données
Les applications de l’IA étaient auparavant réservées aux secteurs de l’automatisation et de l’analyse prédictive. L’IA générative (GenAI) repousse les limites et crée de nouveaux cas d’utilisation innovants, permettant la génération de contenu, d’idées et de données susceptibles de vous donner un avantage concurrentiel considérable. En octobre 2023, une étude réalisée par Fortune/Deloitte indiquait que, selon 79 % des chefs d’entreprise, « l’accélération de l’innovation est l’un des principaux cas d’utilisation pour la mise en œuvre de la GenAI ».
L’accès intuitif aux données de l’entreprise, basé sur le langage naturel, permet enfin de réaliser une multitude de nouvelles possibilités et de concrétiser des cas d’utilisation jusqu’alors inaccessibles.
Découvrez les six cas d’utilisation
Cas d’utilisation : les recommandations de l’IA
Les avantages
Des recommandations plus rapides et personnalisées
Principe
Un système de recommandation par IA est une technologie sophistiquée qui exploite l’IA et de grandes quantités de données utilisateur – telles que les préférences, les comportements et les interactions passés – pour suggérer des produits, des contenus ou des services personnalisés.
Pourquoi l’intégrité des données est essentielle
Les recommandations ne seront précises et pertinentes que si les données sont intègres. La qualité des données en est un élément clé. L’intégrité des données permet également une formation plus efficace des modèles, ce qui se traduit par des recommandations plus performantes, une plus grande satisfaction des utilisateurs et des niveaux d’engagement plus élevés.
Cas d’utilisation : les workflows assistés par IA
Les avantages
Une augmentation de la productivité et de l’efficacité, la réduction des coûts.
Principe
Les workflows peuvent être automatisés grâce à des modèles d’IA qui traitent les données en temps réel. Les possibilités d’applications vont de l’automatisation des campagnes commerciales et marketing aux workflows de gestion de projet à l’assistance au niveau du codage, où les avantages sont évidents. Selon une enquête de Stack Overflow réalisée auprès de plus de 90 000 développeurs, près de 70 % utilisent des outils d’IA ou prévoient de le faire.
Pourquoi l’intégrité des données est essentielle
Les systèmes intégrés utilisent souvent des sources de données multiples. Vous devez donc combiner des données critiques provenant de toutes les sources pertinentes, y compris des systèmes transactionnels complexes. Mettre en œuvre des pratiques de qualité et de gouvernance des données permet d’améliorer la fiabilité des données, de réduire les erreurs et de garantir des résultats précis, ce qui se traduit par des workflows plus efficaces. L’intégrité des données est essentielle au bon déroulement des opérations et à l’obtention de résultats de qualité.
Cas d’utilisation : les applications de machine learning (ML)
Les avantages
Des processus d’entreprise plus rapides et précis.
Principe
Les applications de ML permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir des données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions de manière autonome, par exemple en générant des devis rapides et en améliorant la satisfaction des clients – mais uniquement lorsque les ingénieurs en données forment les modèles sur la base de données offrant un haut niveau d’intégrité.
Pourquoi l’intégrité des données est essentielle
Pour réduire considérablement le temps de préparation des données et augmenter leur précision, vous devez intégrer les données, assurer leur qualité et leur gouvernance et ajouter du contexte grâce à l’enrichissement et à l’analyse spatiale. Ensemble, ces étapes garantissent des données fraîches qui permettent à vos modèles ML de produire des résultats fiables.
Cas d’utilisation : l’apprentissage des modèles de fondation (FM)
Les avantages
Les capacités de traitement du langage naturel permettent aux modèles de fondation (FM) de générer du contenu et du code, de résumer le texte, d’analyser les sentiments, de répondre aux questions, etc.
Principe
Un modèle de fondation (FM) est un modèle ML pré-formé sur de grands jeux de données et conçu pour détecter des tendances et des caractéristiques générales.
Cependant, le risque d’assimiler des informations déformées constitue un défi de taille pour les FM. Par exemple, si des banques internationales utilisent des FM pour traiter les demandes de prêt d’entreprises appartenant à des minorités ou basées à domicile, il existe un risque que les données contiennent des informations biaisées inhérentes reflétant des préjugés, des stéréotypes et des disparités sociales.
Lorsque les FM génèrent des textes ou fournissent des réponses, ils peuvent malencontreusement reproduire et amplifier les préjugés sociaux, raciaux, ou de genre existants, conduisant à des résultats discriminatoires qui exacerbent les inégalités dans différents domaines.
Pourquoi l’intégrité des données est essentielle
Pour éviter les biais de données, vous devez former les modèles de GenAI à l’aide de données soigneusement sélectionnées à partir de jeux de données pertinents provenant de différents systèmes, prétraitées pour en assurer la qualité et enrichies d’attributs tiers afin de garantir la représentation précise de tous les groupes.
Cas d’utilisation : les chatbots
Les avantages
Une assistance efficace et personnalisée qui augmente l’implication des utilisateurs.
Principe
Les chatbots construits sur de grands modèles de langage (LLM) peuvent fournir des réponses naturelles et riches en contexte aux invites des utilisateurs. Un LLM est un type de FM formé à l’aide de grandes quantités de données textuelles qui lui permettent de comprendre et de générer un langage semblable à celui de l’homme.
C’est la capacité des chatbots à générer dynamiquement des réponses en fonction de la conversation en cours qui les distingue des autres chats. Cela permet d’améliorer l’implication des utilisateurs dans de nombreux secteurs, notamment au niveau du service 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 5 179 agents d’assistance à la clientèle et a constaté une augmentation moyenne de la productivité de 14 % lorsqu’ils utilisent des outils d’IA. Ce chiffre s’élève jusqu’à 34 % pour les agents débutants.
Pourquoi l’intégrité des données est essentielle
Pour fournir des réponses de haute qualité, les chatbots ont besoin de LLM formés à l’aide de données complètes et de haute qualité. Un FM prend les données telles qu’elles sont pour générer une réponse – il ne résout 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.
Cas d’utilisation : les assistants IA utilisant la RAG
Les avantages
Une amélioration de la compréhension du contexte pour les assistants IA.
Principe
Les assistants IA peuvent être construits à l’aide de la génération augmentée de récupération (retrieval augmented generation, ou RAG), qui combine les FM avec les connaissances externes existantes pour améliorer les performances du modèle et obtenir des résultats plus utiles et plus pertinents. Les systèmes utilisant la RAG excellent dans les scénarios de réponse aux questions, en fournissant des réponses contextuelles et détaillées à partir de bases de connaissances étendues.
Pourquoi l’intégrité des données est essentielle
Étant donné que le modèle se base sur les données pour fournir des réponses, l’intégrité des données est essentielle. Des données inexactes peuvent entraîner des réponses erronées. De même, des données incomplètes ou de mauvaise qualité peuvent donner lieu à des « hallucinations ».
Pour les scénarios spécifiques à des domaines tels que l’immobilier et les assurances, l’enrichissement à l’aide de données tierces fournit un contexte supplémentaire pour améliorer la spécificité et la pertinence de la réponse de l’assistant IA. Par exemple, l’intégration des données d’attributs de propriété permet de générer des descriptions d’actifs immobiliers dans une application GenAI basée sur RAG.
Résoudre les principaux défis de l’IA grâce à l’intégrité des données
Données incomplètes, problèmes de conformité, manque de contexte en amont de l’utilisation de l’IA… ces problèmes vous semblent familiers ? Bonne nouvelle : il est possible de les résoudre !
Pour profiter des nombreux avantages de l’IA, comme ceux que nous avons évoqués ci-dessus, vous pouvez adopter une approche proactive en investissant dans des capacités d’intégrité des données robustes et adaptées. Examinons de plus près les défis les plus courants.
Le défi
Des résultats limités et biaisés
Des jeux de données incomplets et des silos d’infrastructures de données distincts empêchent l’IA de comprendre les questions qui lui sont posées et produisent des résultats biaisés et peu fiables.
Les données de l’entreprise étant générées et stockées dans divers systèmes existants, il se peut que certaines données pertinentes et critiques ne soient pas disponibles sur la plateforme (cloud) où l’IA est exécutée. Le manque d’accès à une vue complète des données peut entraîner des biais de données.
La solution
L’intégration des données
Pour obtenir des résultats impartiaux et fiables, il est essentiel d’intégrer les données cloisonnées là où s’exécutent vos applications d’IA. Cela garantit la disponibilité de toutes les données pertinentes à l’endroit où l’IA en a besoin, de manière exhaustive, complète et opportune.
Le défi
Des résultats peu fiables
Des prédictions et des recommandations inexactes générées par votre IA entraînent un manque de confiance et peuvent potentiellement freiner l’adoption de ces technologies. Ce sont là quelques-unes des conséquences d’une mauvaise qualité des données.
La demande de données précises, cohérentes et adaptées à l’objectif des applications d’IA nous conduit à repenser le domaine de la qualité des données. Sans données fiables, les modèles d’IA avancés sont peu utiles. Les enjeux sont importants et surmonter les obstacles en matière de qualité des données est devenu une priorité.
En outre, les gouvernements du monde entier redoublent d’efforts pour garantir le respect des réglementations visant à protéger la confidentialité des données, ce qui accroît la pression sur les entreprises pour qu’elles soient conformes aux lois sur la protection des données.
La solution
La qualité et la gouvernance des données
Les initiatives en matière d’IA nécessitent une nouvelle approche de la qualité des données afin de s’assurer que l’IA utilise des données exactes, cohérentes et adaptées à l’objectif visé. Cette approche prend souvent la forme d’une qualité des données intrinsèque et de règles de gestion, d’une validation et d’un nettoyage automatisés et d’une intégration à des solutions d’observabilité et de gouvernance des données.
Les outils proactifs de qualité des données peuvent surveiller les pipelines de données, utiliser des techniques de machine learning pour identifier rapidement les anomalies et les valeurs aberrantes et employer l’IA pour recommander ou créer des règles qui garantissent la résolution des problèmes avant qu’ils n’atteignent les systèmes en aval.
La gouvernance des données permet de comprendre clairement comment les données que vous utilisez dans les applications d’IA sont :
- collectées : quels sont les types de données existants ?
- stockées : où les données se trouvent-elles ?
- utilisées : qui a accès aux données ?
Cette compréhension unifiée vous aide à mettre en œuvre des politiques et des procédures qui protègent vos données.
Vous devez adopter une approche proactive de la sécurité et de la conformité des données pour protéger les données sensibles, préserver votre réputation et tirer le meilleur parti des applications d’IA. Il est essentiel de mettre en œuvre des mesures robustes de gouvernance des données et de vous tenir au courant des dernières réglementations.
Le défi
Le manque de pertinence contextuelle
En l’absence de contexte dans les nuances et les dépendances d’un scénario réel donné, l’IA ne fonde ses déductions ou recommandations que sur une petite partie du tableau d’ensemble. Cela peut conduire à des résultats incomplets, inexacts ou non pertinents par rapport au contexte, avec des répercutions potentiellement dangereuses en aval.
La solution
L’analyse spatiale et l’enrichissement des données
Pour obtenir des résultats d’IA plus précis et contextualisés, vous devez enrichir les données qui les alimentent à l’aide de données tierces fiables et d’informations spatiales. Par exemple, vous pouvez combiner les données relatives à l’adresse et les facteurs de risque environnementaux avec les données de votre portefeuille immobilier pour une modélisation prédictive plus précise et des informations sur les catastrophes naturelles.
Ce processus nécessite une analyse spatiale approfondie et une stratégie d’enrichissement des données pour que vos données correspondent fidèlement aux situations réelles. Si vos modèles d’IA et de ML se basent sur des données précises et pertinentes et complètes, vous obtiendrez des résultats plus précise et plus optimisés.
Tous ces défis doivent être relevés afin de garantir l’intégrité des données et la réussite de l’IA. Nous allons maintenant examiner trois aspects clés de l’intégrité des données pour obtenir une IA de confiance.
Trois considérations sur l’intégrité des données pour l’IA, avec Precisely et AWS
De nombreux responsables considèrent l’intégration des nouvelles technologies dans leurs modèles d’entreprise comme une priorité stratégique absolue – et ils mettent l’accent sur la transformation de leur infrastructure grâce à l’IA.
Cependant, les applications d’IA basées sur les prévisions ont tendance à « halluciner », avec des résultats variables en fonction de la manière dont le prompt a été conçu. Des données véritablement intègres contribuent fortement à instaurer la confiance.
Il est essentiel de procéder à l’apprentissage de vos applications d’IA à l’aide de données précises, cohérentes et contextualisées afin d’obtenir des résultats fiables qui constituent la base de votre succès. Nous pouvons ramener l’intégrité des données destinées à l’IA à trois considérations principales. Voici ce qu’il faut savoir et comment atteindre les résultats souhaités grâce aux capacités combinées de Precisely et d’Amazon Web Services (AWS).
Un jeu de données plus complet vous permet de libérer le plein potentiel de votre IA.
Ce que l’intégrité des données vous permet d’accomplir
Minimisez les erreurs dans les données, améliorez la précision et la fiabilité et renforcez la compréhension en formant les modèles d’IA à l’aide de toutes les données critiques pertinentes sur site, dans le cloud et dans les environnements hybrides. Cela inclut les données complexes hébergées sur votre mainframe.
Comment y parvenir ?
Éliminez les silos de données et alimentez – rapidement – les services AWS en données fraîches grâce aux pipelines de données modernes de Precisely. Profitez des fonctionnalités les plus complètes et approfondies en matière de calcul et de stockage évolutif dans le cloud, grâce aux instances AWS optimisées pour l’apprentissage et l’inférence. En fournissant à votre équipe des ressources cloud pour valoriser d’énormes jeux de données, vous mettez l’IA au service de votre entreprise.
Alimentez vos applications d’IA en données fiables pour obtenir des résultats fiables
Ce que l’intégrité des données vous permet d’accomplir
Garantissez la fiabilité de vos résultats d’IA. Pour pouvoir faire des prédictions et des recommandations précises et profiter d’une automatisation efficace des processus, les modèles doivent être formés par des données intègres provenant de solutions de type « cloud-native ».
Pour obtenir des résultats fiables en matière d’IA, vos données doivent répondre à des critères de qualité rigoureux ; elles doivent être exactes, complètes, correctement structurées, normalisées et exemptes de doublons. Les données offrant un haut niveau d’intégrité doivent également être opportunes, régies par un cadre solide et observées pour détecter les changements et les anomalies.
Comment y parvenir ?
Lorsque la traçabilité des données de vos pipelines est transparente, vous améliorez la qualité, l’observation et l’administration de vos données et modèles d’IA. Vous pouvez simplifier ce processus grâce à la Precisely Data Integrity Suite, qui exécute les processus d’intégrité des données en mode natif au sein des services AWS sur des systèmes opérationnels et analytiques tels qu’Amazon Redshift. Le recours à des données intègres pour l’apprentissage, le déploiement, l’inférence et le contrôle des modèles permet d’obtenir des résultats d’IA dignes de confiance.
Il est essentiel d’utiliser des données fiables pour former et affiner vos modèles ML et GenAI dans Amazon SageMaker et Amazon Bedrock. Un programme d’intégrité des données automatisé vous aide à mieux comprendre vos données et à automatiser les étapes nécessaires pour améliorer leur qualité. Les services de la Precisely Data Integrity Suite fournissent les outils nécessaires pour atteindre cet objectif.
Lorsqu’il s’agit de traiter l’important volume de données nécessaire à l’apprentissage des modèles, vous avez besoin d’une approche cloud-native qui évolue de manière flexible et rentable. Afin de garantir la qualité continue des données, la surveillance et la détection proactive des anomalies sont nécessaires pour fournir une visibilité sur l’ensemble de votre pipeline. Par exemple, des alertes automatisées peuvent empêcher l’envoi de mauvaises données à Amazon Bedrock ou à d’autres services d’apprentissage.
Ajoutez du contexte à vos données pour des réponses plus pertinentes et nuancées
Ce que l’intégrité des données vous permet d’accomplir
Améliorez la précision et la pertinence contextuelle de vos applications d’IA en enrichissant les données qui les alimentent à l’aide de données tierces fiables ainsi que d’informations spatiales.
Comment y parvenir ?
Pour accélérer le développement des applications d’IA et accroître leur adoption, ajoutez à vos données un contexte qui permet à l’IA de saisir les nuances, de maintenir la cohérence et de générer des réponses pertinentes en fonction du contexte.
Vous pouvez y parvenir en transférant des données tierces et des informations spatiales de Precisely vers vos environnements Amazon SageMaker et Amazon Bedrock. Des jeux de données soigneusement sélectionnés et fiables vous fournissent, à l’IA et à vous-même, plus de détails sur les lieux, les personnes, les propriétés, les entreprises et les facteurs de risque environnementaux.
AWS propose un ensemble complet de services, d’infrastructures et de ressources de mise en œuvre en matière d’IA et d’apprentissage automatique (machine learning, ML) pour vous aider à chaque étape de votre parcours d’adoption de l’IA. En créant des applications d’IA à l’aide de données offrant un haut niveau d’intégrité combinées avec ces services, vous augmentez votre adoption de l’IA et vous garantissez la précision et la pertinence de vos applications.
Préparez vos données pour l’IA et maximisez le potentiel de vos solutions basées sur l’IA en utilisant la Precisely Data Integrity Suite en tandem avec les services d’Amazon Web Services (AWS).
Precisely et AWS vous aident à obtenir des résultats fiables en matière d’IA en rassemblant des données critiques et en veillant à ce que leur qualité soit optimale – des données administrées au sein d’un cadre robuste, surveillées pour détecter les anomalies et enrichies d’un contexte essentiel grâce à l’analyse spatiale et à des jeux de données tiers.
Ces considérations assurent la haute intégrité de vos données et garantissent que les applications d’IA qui en découlent soient dignes de confiance et parfaitement fiables. En mettant l’accent sur l’amélioration de l’intégrité des données, vous accélérerez le développement et l’adoption de l’IA au sein de votre organisation.
Experts des données : votre avis nous intéresse !
Le lien vers notre enquête 2024 sur les tendances et les perspectives en matière d’intégrité des données est maintenant en ligne. Faites-nous part de votre point de vue sur les tendances en matière de données d’ici le 30 avril.
Résumé
Avec l’essor des applications GenAI, il est crucial de donner la priorité à l’intégrité des données.
Pour que les initiatives d’IA soient performantes, fiables et produisent des résultats de qualité, vos données doivent être complètes et précises, fiables, cohérentes et contextualisées. Cela vous aide à surmonter les obstacles qui se dressent sur votre route, ce qui augmente la confiance envers l’IA et son adoption, tout en accélérant le développement et l’innovation dans ce domaine.
Quels sont les principaux cas d’utilisation de l’IA ? Que pourriez-vous réaliser, si vous libériez le plein potentiel de l’IA ? Quels que soient vos objectifs, n’oubliez pas qu’une IA fiable passe d’abord par des données fiables. Préparez l’avenir de votre IA en vous engageant dès aujourd’hui dans la voie de l’intégrité des données.
Intégrité des données pour les ressources IA
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