Pas d’IA en entreprise sans AI-Ready Data.

L’intelligence artificielle est aujourd’hui le moteur de l’innovation et de la transformation des entreprises. C’est un levier de compétitivité mais aussi de souveraineté économique, technologique et politique pour la France. Emmanuel Macron a annoncé 109 milliards d’investissements pour soutenir l’innovation en IA pour les prochaines années.  Pourtant, 96 % des organisations déclarent que leurs données ne sont pas prêtes pour l’IA (Gartner, 2024). Le constat est sans appel : 60 % des projets IA vont échouer d’ici 2026 en raison d’une mauvaise gestion des données.

Suite à notre Smartday consacré à l’IA du 12 février dernier au George V (Paris), tous les participants ont déclaré en effet que leurs entreprises investissaient dans l’IA et avaient l’intention de le faire massivement. Si les entreprises investissent dans des solutions d’IA, elles sous-estiment un point crucial : la qualité et la gouvernance des données. Sans une infrastructure data et une stratégie adaptées, les investissements IA sont condamnés à être inefficaces, non rentables et voués à l’échec.

Comment vous assurer d’une bonne préparation des données pour garantir la réussite de vos projets IA ?  Voici nos conseils.

Qu’est-ce que l’AI-Ready Data ?

L’AI-Ready Data ne se résume pas à des données propres et bien organisées (bien que le chantier soit déjà de taille en ce domaine !). Les data doivent être optimisées pour répondre spécifiquement aux besoins des modèles IA afin de garantir les performances attendues.

Le « AI-Ready Data », ce sont des données :

• Pertinentes : alignées avec les objectifs de l’IA et adaptées aux modèles utilisés.
• Contextualisées : enrichies avec des métadonnées pour garantir une meilleure compréhension des informations.
• Accessibles et gouvernées : centralisées, bien documentées et sécurisées pour éviter la fragmentation et garantir la traçabilité.
• Flexibles et évolutives : capables de s’adapter aux changements technologiques et aux évolutions des modèles IA.
• Sécurisées et conformes : protégées contre les attaques et autres fuites ; et respectant les réglementations en vigueur (RGPD, AI Act…).

Le manque de préparation des données a des conséquences concrètes sur la performance et la fiabilité des modèles d’intelligence artificielle.

Tout d’abord, les biais et les erreurs dans les données entrainent des erreurs dans les résultats des modèles IA. Si les données utilisées pour entraîner l’algorithme ne sont pas représentatives de la réalité, l’IA risque de reproduire et d’amplifier ces biais pour aboutir à des résultats complètement erronés et incohérents. Vous en avez surement fait l’expérience avec l’IA Générative 😉

Les données en silos représentent également un problème majeur à l’exploitation efficace des informations. Lorsque les données sont dispatchées et stockées dans différentes bases sans une bonne communication entre elles, avoir une vision globale et cohérente est compliqué. Résultat, les capacités d’analyse sont limitées et les modèles IA ne peuvent pas s’appuyer sur toutes les données disponibles.

Un autre écueil est le manque de gouvernance, qui rend très difficile la traçabilité des données et leur conformité règlementaire. Sans une gestion rigoureuse, garantir que les données sont utilisées de manière éthique et en accord avec les exigences légales est mission impossible.

Enfin, des modèles IA mal alimentés peuvent conduire à des phénomènes d’« hallucinations IA », où l’algorithme génère des résultats complétement faux. Une mauvaise qualité des données ou des incohérences dans leur structuration induit forcément en erreur les systèmes IA, entraînant des décisions infondées et compromettant la confiance des utilisateurs dans ces technologies.

Quelques chiffres ?

La moitié des projets IA ne passent jamais la phase de mise en production faute de données adaptées (Gartner).

Un bon pilotage des données IA-ready permet de réduire de 20 % les coûts de gestion des données.

Chez Smartpoint, nous vous recommandons de réaliser un audit préalable de votre infrastructure data pour évaluer sa maturité, identifier les faiblesses et les axes d’amélioration avant de vous lancer dans vos projets IA. Nous utilisons notamment des outils comme Great Expectations.

Nos consultants vous recommandent particulièrement :

• Solutions de Data Quality  (DQM) & Master Data Management (MDM) : Talend Data Fabric, Informatica Data Quality, Ataccama
• Gestion des métadonnées et traçabilité : Collibra, Alation, DataGalaxy
• Stockage et intégration : Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Azure Synapse Analytics

Pourquoi l’investissement en AI-ready Data n’est pas un luxe ?

L’un des principaux défis dans la mise en place d’une stratégie AI-ready data est de convaincre la DSI (et souvent la Direction elle-même sur les projets IA !) d’investir dans une gestion rigoureuse des données. Nous entendons régulièrement que « l’IA apprend toute seule », que nos clients ont déjà mis en place un data lake et dispose d’outils d’analyse de données … Ils sous-estiment le poids de la nécessaire qualité des données et les risques liés à une mauvaise gestion. Pour que l’IA remplisse ses promesses, ont doit nécessairement maîtriser les données qui vont l’alimenter.

Investir dans l’AI-ready data, c’est s’assurer de la rentabilité de l’IA mais pas que !

L’un des premiers bénéfices d’une approche AI-ready data est l’accélération de l’innovation. En ayant des données bien préparées, accessibles et structurées, les entreprises réduisent le temps nécessaire au déploiement des projets IA. Cela permet d’optimiser les processus opérationnel rapidement et de développer des produits plus intelligents.

Ensuite, une meilleure qualité des données, c’est améliorer de la fiabilité des modèles IA. Des données cohérentes, sans erreurs ni biais, garantissent des prédictions plus précises et exploitables. Cela réduit les risques d’incohérences et de « hallucinations », vos équipes métiers gagnent en confiance et adoptent plus rapidement ces nouvelles technologies.

Enfin, savoir exploiter efficacement ses data, c’est prendre un avantage concurrentiel : compréhension fine des tendances marché, hypra personnalisation des services, meilleures prises de décisions, anticipation des attentes, etc.

Comment mettre en œuvre l’AI-Ready Data ?

Avoir la bonne architecture Data

Vous devez pouvoir vous appuyer sur une architecture moderne, capable de traiter des volumes massifs de données tout en garantissant leur qualité et leur gouvernance. Une approche agile permet d’optimiser la gestion des flux de données et d’améliorer la performance des modèles d’IA.

La mise en place d’une telle architecture repose notamment sur l’utilisation de Data Fabric et de Knowledge Graphs. Ces technologies permettent de connecter et structurer les données intelligemment, en facilitant l’interopérabilité entre les différentes sources de données et en améliorant la capacité des systèmes à extraire des insights pertinents. Elles permettent une vision unifiée et favorisent une exploitation plus efficace des données.

Un autre pilier essentiel, la gestion des métadonnées. En intégrant des solutions de metadata management (comme Collibra, Alation, Informatica) vous bénéficiez d’une traçabilité complète des données. Cela est essentiel en termes de gouvernance et de compliance réglementaire. Cela facilite l’audit des processus liés à l’IA.

Enfin, l’automatisation de la qualité des données via des outils d’observabilité et de monitoring est également très important. Cela permet de détecter et de corriger automatiquement les anomalies dans les data sets, évitant ainsi des biais pouvant impacter la fiabilité des modèles IA. Cette automatisation garantit aussi mise à jour continue des données, assurant leur pertinence et leur fraîcheur pour les applications IA.

Monitorer la qualité et l’accessibilité

Des données incomplètes, biaisées ou difficiles d’accès peuvent fausser les résultats des algorithmes et compromettre la valeur ajoutée des solutions IA.

Vous devez mettre en place une surveillance proactive à travers des outils de Data Observability qui permettent de suivre en temps réel la santé des données, de détecter rapidement des anomalies et de prévenir des erreurs avant qu’elles n’impactent les modèles. Chez Smartpoint, nos consultants travaillent notamment avec Datadog.

Vous devez également suivre des KPIs tels que le taux d’exactitude, la complétude des données, la latence d’accès, l’accessibilité et la qualité bien entendu. Chaque dataset exploité par l’IA doit être complet, à jour, cohérent, sans doublons ni erreurs. Des outils comme Great Expectations ou Talend Data Quality permettent d’identifier et de corriger automatiquement les données erronées ou redondantes pour des modèles IA plus fiables.

La gouvernance de l’IA

En IA, encore plus que dans les projets data traditionnels, il est nécessaire de mettre en place  une gouvernance automatisée pour assurer un suivi continu et une documentation précise de l’évolution des données. Des outils comme Collibra, Datarobot, Informatica permettent de structurer et centraliser la gestion des métadonnées, garantissant ainsi une meilleure traçabilité et conformité des données utilisées par l’IA.

Vous devez également définir lesrôles et les responsabilités entre les équipes data, IA et compliance ; et comment ils sont impliqués dans le cycle de vie des modèles IA. Les comités de gouvernance Data/IA permettent de structurer cette collaboration et d’aligner les objectifs business avec les exigences éthiques et réglementaires.

Il est recommandé d’utiliser des outils de contrôle et d’auditabilité pour garantir la transparence et la fiabilité des modèles. Des solutions existent comme Microsoft Responsible AI … mais ces technologies ne sont pas (encore ?) compatibles avec les exigences de l’AI Act.

Il est à noter que les modèles d’IA actuels souffrent d’un manque de transparence. De nombreuses architectures, en particulier celles basées sur les réseaux neuronaux profonds (Deep Learning) et les modèles de type LLM (Large Language Models), sont souvent qualifiées de « boîtes noires », rendant très compliquée l’interprétation de leurs décisions. Ce manque d’explicabilité est clairement un point critique pour nous européens, européens, qui attendons que les décisions automatisées puissent être justifiées, comprises et auditées.

A date, pas d’autres solutions que de compléter par des processus humains et des audits manuels, afin de garantir une gouvernance IA conforme aux futures réglementations.

Êtes prêt pour l’AI-Ready Data ?

L’intelligence artificielle est un véritable Game Changer pour les entreprises, mais sans une base de données robuste, sécurisée et gouvernée, c’est un pari très risqué. Trop d’organisations investissent massivement dans des solutions IA sans s’assurer que leurs données sont prêtes à être exploitées efficacement. Et vous, où en êtes-vous ?

• Vos données sont-elles accessibles, nettoyées et contextualisées pour alimenter vos modèles IA ?
• Disposez-vous d’une gouvernance solide garantissant traçabilité et conformité réglementaire (RGPD, AI Act) ?
• Avez-vous mis en place une architecture moderne et évolutive pour gérer l’explosion des données ?
• Est-ce vos métiers peuvent avoir confiance en vos données et donc vos IA ?

Contactez nos experts IA et nos consultants Data dès aujourd’hui pour adopter une stratégie AI-Ready Data qui assure fiabilité, performance et conformité à vos projets d’Intelligence Artificielle !

Sources :

• State of AI : https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

• Qu’entendons-nous par des données prêtes au traitement par l’IA ? Et comment assurer la bonne préparation de vos données : https://www.gartner.fr/fr/articles/donnees-preparees-pour-l-ia

• Gartner Predicts 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025 : https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025

• Aborder les questions relatives aux risques, à la confiance et à la sécurité dans les modèles d’IA : https://www.gartner.fr/fr/articles/comment-rendre-l-intelligence-artificielle-plus-sure-et-plus-efficace