Des données fiables, une IA puissante : améliorer les résultats de l'IA grâce à la qualité et à la gouvernance des données

Obtenez des résultats d’IA fiables en garantissant une qualité optimale des données, une gouvernance solide et l’observabilité des données.

Grâce à sa capacité à analyser les jeux de données volumineux et à rationaliser les processus complexes, l’intelligence artificielle (IA) peut transformer les activités dans tous les secteurs. Cependant, l’efficacité de l’IA est directement liée à la qualité des données qu’elle traite. Il s’agit de la technologie « Garbage in/Garbage out » par excellence : lorsque les modèles d’apprentissage de l’IA reçoivent des données de qualité, ils peuvent prendre des décisions pertinentes. Et si les données sont de mauvaise qualité (inexactes, obsolètes, incomplètes, incohérentes, sans intérêt, biaisées ou redondantes), les résultats de l’IA seront erronés, ce qui dégradera l’expérience des clients et des partenaires et entraînera des retards, une baisse des revenus, un risque plus élevé et des coûts plus importants.

Historiquement, la mauvaise qualité des données était traitée de manière réactive : en cas de problème, quelqu’un effectuait une analyse des causes
profondes pour déterminer la cause, la corriger et mettre en place des processus ou des règles pour éviter que cela ne se reproduise. Mais avec l’IA, les dégâts
sont visibles dès l’instant où le modèle utilise des données de mauvaise qualité.  En d’autres termes, l’utilisation de la GenAI avec des données de mauvaise
qualité se traduira par une mauvaise réponse plus rapidement, et il sera plus difficile de corriger les erreurs commises.

Lorsque les modèles d’IA reçoivent des données de qualité, les entreprises peuvent bénéficier d’une meilleure efficacité, d’une réduction des coûts, d’une amélioration de la conformité réglementaire, d’une hausse de l’engagement et de la satisfaction des clients ainsi que d’une réduction des problèmes de production. Bien que l’IA puisse considérablement améliorer tous les domaines de l’entreprise, seules 4 % des organisations affirment que leurs données sont AI-ready. Examinons les principes fondamentaux de la qualité des données dont vous avez besoin pour vérifier que vos données sont prêtes à soutenir vos initiatives en matière d’IA.

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