Votre écosystème de données est-il prêt pour l’IA ? Comment les entreprises peuvent-elles s’assurer que leurs systèmes sont préparés pour une refonte de l’IA

En tant que monnaie de l’avenir, la collecte de données est un processus familier pour les entreprises. Cependant, l’ère précédente des technologies et des outils a limité les entreprises à des données simples et structurées, telles que les informations transactionnelles et les conversations avec les clients et les centres d’appel. À partir de là, les marques utilisaient l’analyse des sentiments pour voir comment les clients se sentaient à propos d’un produit ou d’un service.

De nouveaux outils et capacités d’IA offrent une opportunité incroyable aux entreprises pour aller au-delà des données structurées et exploiter des jeux de données complexes et non structurés, débloquant ainsi une valeur encore plus grande pour les clients. Par exemple, les grands modèles de langage (LLM) peuvent analyser les interactions humaines et extraire des informations cruciales qui enrichissent l’expérience client (CX).

Cependant, avant que les organisations puissent exploiter le pouvoir de l’IA, il y a de nombreuses étapes à suivre pour se préparer à une intégration de l’IA, et l’une des plus importantes (et facilement négligée) est la modernisation de leur écosystème de données. Ci-dessous sont présentées certaines des meilleures pratiques et stratégies que les entreprises peuvent mettre en œuvre pour rendre leurs écosystèmes de données prêts pour l’IA.

Maîtriser le patrimoine de données

Les entreprises doivent rassembler et organiser leurs données dans un référentiel central ou un patrimoine de données pour devenir prêtes pour l’IA. Le patrimoine de données d’une entreprise est l’infrastructure qui stocke et gère toutes les données, avec pour objectif principal de rendre les données facilement accessibles aux bonnes personnes lorsqu’elles en ont besoin pour prendre des décisions fondées sur les données ou obtenir une vue d’ensemble de leurs actifs de données. Malheureusement, la plupart des entreprises ne comprennent pas leur patrimoine de données existant, que ce soit en raison de contraintes legacy, de données cloisonnées, d’un contrôle d’accès médiocre ou d’une combinaison de ces raisons.

Pour que les entreprises aient une compréhension plus approfondie de leur patrimoine de données, elles devraient travailler avec un partenaire qui peut fournir des solutions d’IA, telles qu’une plate-forme d’orchestration d’IA générative unifiée. Une telle plate-forme peut permettre aux entreprises d’accélérer l’expérimentation et l’innovation sur les LLM, les applications natives d’IA, les extensions personnalisées et, surtout, les magasins de données. Cette plate-forme peut également fonctionner comme un atelier d’IA sécurisé, évolutif et personnalisable, aidant les entreprises à mieux comprendre leur écosystème de données, améliorant ainsi les solutions commerciales basées sur l’IA.

Avoir une compréhension plus approfondie de son patrimoine de données non seulement améliore l’efficacité des solutions d’IA, mais aide également les organisations à utiliser leurs outils d’IA de manière plus responsable et en donnant la priorité à la sécurité des données. Les données continuent de devenir plus détaillées grâce aux processus et capacités alimentés par l’IA, soulignant la nécessité d’une conformité technique avec les exigences de sécurité et le respect des principes d’IA responsable.

Élever la gouvernance et la sécurité des données

Les cadres de gouvernance des données des entreprises doivent subir un lifting important pour être prêts pour l’IA. Les cadres de gouvernance des données sont une invention relativement récente axée sur les actifs de données traditionnels. Cependant, aujourd’hui, en plus des données structurées, les entreprises doivent utiliser des données non structurées telles que les informations personnelles identifiables (PII), les e-mails, les commentaires des clients, etc., que les cadres de gouvernance des données actuels ne peuvent pas gérer.

De plus, l’IA générative (Gen AI) change le paradigme de la gouvernance des données d’une approche basée sur des règles à des garde-fous. Les entreprises doivent définir des limites, plutôt que de s’appuyer sur des règles strictes, car un succès ou un échec ne révèle rien de particulièrement éclairant. En définissant des limites, en calculant un taux de réussite probable sur un ensemble de données spécifique et en mesurant si les sorties sont restées dans ces paramètres, les organisations peuvent déterminer si une solution d’IA est techniquement conforme ou si elle nécessite un réglage fin.

Les organisations doivent mettre en œuvre et adopter de nouveaux outils, approches et méthodologies de gouvernance des données. Les marques de premier plan utilisent des techniques d’apprentissage automatique pour automatiser la gouvernance et l’assurance qualité des données. En particulier, en établissant des politiques et des seuils à l’avance, ces entreprises peuvent plus facilement automatiser l’application des normes de données. D’autres meilleures pratiques de gouvernance des données incluent la mise en œuvre de protocoles de traitement et de stockage de données rigoureux, l’anonymisation des données lorsque possible et la restriction de la collecte de données non autorisée.

Alors que le paysage réglementaire actuel autour de la collecte de données alimentée par l’IA continue d’évoluer, la non-conformité pourrait entraîner des amendes et des dommages à la réputation. La navigation dans ces règles émergentes nécessitera un cadre de gouvernance des données complet qui prend en compte les lois de protection des données spécifiques à la région d’opération de l’entreprise, telles que l’acte européen sur l’IA.

De même, les entreprises doivent améliorer la littératie des données dans toute l’organisation. Les entreprises doivent apporter des changements à tous les niveaux, et pas seulement avec les personnes techniques, comme les ingénieurs ou les scientifiques des données. Commencez par une évaluation de la maturité des données, en évaluant les compétences en matière de sécurité des données à travers différents rôles. Une telle évaluation peut révéler si, par exemple, les équipes ne parlent pas le même langage commercial. Après avoir établi une base de référence, les entreprises peuvent mettre en œuvre des plans pour améliorer la littératie et la sensibilisation à la sécurité des données.

Améliorer les capacités de traitement des données

Si ce n’était pas déjà évident, les données non structurées sont la colline sur laquelle les marques vont échouer ou réussir. Comme mentionné précédemment, les données non structurées peuvent inclure des informations personnelles identifiables (PII), des e-mails et des commentaires des clients, ainsi que toute donnée qui ne peut pas être stockée dans un fichier texte régulier, un fichier PDF, une feuille de calcul Microsoft Excel, etc. La nature peu maniable des données non structurées les rend plus difficiles à analyser ou à rechercher. La plupart des outils et plateformes de technologie de données ne peuvent pas intégrer et agir sur des données fortement non structurées, en particulier dans le contexte d’interactions avec les clients au quotidien.

Pour surmonter les défis des données non structurées, les organisations doivent capturer ces connaissances non documentées, les extraire et les cartographier sur une base de connaissances d’entreprise pour créer une image complète de leur écosystème de données. Dans le passé, ce processus de gestion des connaissances était fastidieux, mais l’IA le rend plus facile et abordable en collectant des données à partir de multiples sources, en corrigeant les incohérences, en supprimant les doublons, en séparant les données importantes des données non importantes, etc.

Une fois que l’IA est intégrée à un écosystème de données, elle peut aider à automatiser le traitement d’actifs complexes, tels que des documents juridiques, des contrats, des interactions avec les centres d’appel, etc. L’IA peut également aider à construire des graphes de connaissances pour organiser les données non structurées, rendant ainsi les capacités de l’IA générative plus efficaces. De plus, l’IA générative permet aux entreprises de collecter et de catégoriser des données en fonction de similarités partagées, révélant ainsi des dépendances manquantes.

Alors que ces outils d’analyse de données alimentés par l’IA émergents peuvent donner un sens et tirer des informations à partir de données désorganisées ou non structurées, les entreprises doivent également moderniser leur pile technologique pour prendre en charge ces jeux de données complexes. La rénovation de la pile technologique commence par un audit, en particulier une évaluation de quels systèmes fonctionnent à un niveau qui peut être compatible avec les innovations modernes, et lesquels ne sont pas à la hauteur.

Obtenir de l’aide pour devenir prêt pour l’IA

Rendre un écosystème de données prêt pour l’IA est un processus complexe, fastidieux et multétape qui nécessite un niveau élevé d’expertise. Peu d’entreprises possèdent ces connaissances ou compétences en interne. Si une marque choisit de tirer parti de l’expertise d’un partenaire pour préparer son écosystème de données à l’intégration de l’IA, il y a des qualités spécifiques qu’elles devraient privilégier dans leur recherche.

Tout d’abord, un partenaire idéal doit posséder une expertise technique dans plusieurs disciplines interconnectées (et non seulement l’IA), telles que le cloud, la sécurité, les données, l’expérience client, etc. Un autre signe distinctif d’un excellent partenaire est s’il reconnaît l’importance de l’agilité. Alors que le changement technologique s’accélère, il devient plus difficile de prédire l’avenir. À cette fin, un partenaire idéal ne devrait pas essayer de deviner un état futur ; il aide plutôt l’écosystème de données et le capital humain d’une entreprise à devenir suffisamment agiles pour s’adapter aux tendances du marché et aux demandes des clients.

De plus, comme discuté ci-dessus, les technologies d’IA s’appliquent à tout le monde, et pas seulement à l’équipe de science des données. La mise en place de l’IA est une entreprise qui nécessite l’ensemble de l’organisation. Chaque employé doit être compétent en IA, quel que soit son niveau. Un partenaire devrait aider à combler ce fossé, en rassemblant l’expertise commerciale et humaine pour aider les entreprises à développer les capacités nécessaires en interne.

es apply to everyone, not just the data science team. AI enablement is an organization-wide endeavor. Every employee needs to be AI-literate, regardless of their level. A partner should help bridge this gap, bringing together business and people expertise to help enterprises develop the necessary capabilities in-house.