À l’occasion de Qlik Connect 2024, le Conseil de l’IA de Qlik® a lancé un avertissement sans ambiguïté aux entreprises : adopter l’IA sans veiller à l’intégrité des données est un pari risqué. Au cours d’une table ronde sur le sujet, plusieurs grands noms du secteur ont souligné que le fait de négliger la qualité des données pouvait avoir de graves conséquences, telles que des défaillances opérationnelles, la violation des réglementations en vigueur ou des pertes financières. La déclaration commune publiée par le Conseil insiste sur la nécessité de s’appuyer sur un socle de données fiable pour favoriser une adoption de l’IA efficace, axée sur les résultats et moins risquée. Il est essentiel de garantir la diversité, l’actualité, l’exactitude, la sécurité, la découvrabilité et la facilité de consommation des données par des machines pour des initiatives d’IA réussies.
Le Conseil de l’IA de Qlik a identifié deux risques majeurs pour les entreprises qui ne priorisent pas l’intégrité et l’analyse des données dans leur stratégie d’adoption de l’IA :
Lenteur de l’adoption et retard sur la concurrence : les entreprises qui négligent l’intégrité de leurs données et leur socle analytique sont réticentes à adopter l’IA, ce qui les place en position défavorable par rapport à leurs concurrents. Ce retard dans l’adoption de l’IA peut se traduire par l’incapacité à saisir certaines opportunités, ainsi que par un fossé qu’il sera de plus en plus difficile de combler.
L’adoption de l’IA sans intégrité provoque des crises : les entreprises qui s’empressent de déployer l’IA sans se préoccuper du volume et de la qualité de leurs données s’exposent à de graves conséquences. Celles-ci peuvent inclure des problèmes de gouvernance, la violation des réglementations applicables, l’absence d’efficacité et la prise de mauvaises décisions fondées sur des données partiales ou inexactes. De telles erreurs peuvent se traduire par des pertes financières considérables et nuire à la réputation de l’entreprise.
Commentant l’état actuel de l’adoption de l’IA par les entreprises, les membres du Conseil de l’IA de Qlik ont déclaré :
« Garantir l’intégrité des données est primordial pour déployer l’IA de façon responsable. Sans données précises, diverses et sécurisées, les systèmes d’IA risquent davantage de perpétuer les préjugés avec à la clé de graves problèmes éthiques », a noté le Dr Rumman Chowdhury, experte en développement d’IA éthique. « La transparence, l’équité et la responsabilité doivent être intégrées à chaque étape du développement de l’IA afin d’instaurer la confiance et de garantir que la technologie profite à tous les utilisateurs. »
« L’IA générative a le potentiel de révolutionner les industries et d’accroître la compétitivité, mais ses avantages sont liés au maintien de la confiance du public », souligne Nina Schick, spécialiste en IA et en géopolitique. « Il est indispensable de garantir l’authenticité et la fiabilité des contenus générés par l’IA pour déjouer la désinformation et préserver l’intégrité de notre environnement numérique. »
« Mettre en œuvre l’IA selon une approche socialement responsable est essentiel pour s’aligner sur les objectifs mondiaux de développement durable », explique Kelly Forbes, éminente experte en gouvernance de l’IA. « Les entreprises doivent adopter des pratiques de données à la fois responsables et durables pour faire en sorte que l’IA contribue à la croissance économique à long terme et au bien-être du plus grand nombre. Cette approche permet non seulement de minimiser les risques, mais également de favoriser la confiance et la responsabilisation. »
« Les méthodologies d’IA avancées telles que les réseaux neuronaux graphiques affichent un formidable potentiel pour résoudre des problèmes métier complexes », note le Dr Michael Bronstein, pionnier de ce domaine. « Des données de qualité et correctement structurées sont essentielles au succès de ces technologies, car elles permettent de créer des applications innovantes qui vont de la découverte de médicaments à l’interprétation de la communication non humaine. Elles potentiellement conduire à des résultats transformateurs
Le Conseil de l’IA de Qlik a été créé en janvier 2024 pour fournir des conseils et un éclairage sur le paysage en rapide évolution de l’intelligence artificielle. Ses experts reconnus en IA et en éthique conseillent les équipes R&D et Solutions de Qlik en veillant à ce que les innovations en la matière soient à la fois progressistes et éthiques. En se concentrant sur le développement d’une IA de confiance, fiable et soulevant peu de risques, le Conseil aligne les solutions de Qlik sur les besoins de ses clients et, de manière élargie, sur les répercussions sociétales. Son expertise aide Qlik à fournir des solutions d’IA qui génèrent des résultats métier significatifs tout en maintenant un haut niveau d’intégrité.
Au cours de la table ronde organisée lors de l’évènement Qlik Connect 2024, les experts du Conseil ont délivré un message essentiel : l’intégrité des données est essentielle à l’adoption fructueuse de l’IA. Négliger cet aspect peut entraîner de graves problèmes sur le plan opérationnel, financier et de la notoriété. Les membres du Conseil ont insisté sur le rôle essentiel que jouent les socles de données et analytique dans le développement éthique de l’IA, la confiance du public, le développement durable et la résolution innovante des problèmes. Les entreprises doivent accorder la priorité à l’exactitude, à la diversité, à la sécurité et à la structure des données pour exploiter pleinement et efficacement le potentiel de l’IA.
Le Conseil de l’IA de Qlik a identifié deux risques majeurs pour les entreprises qui ne priorisent pas l’intégrité et l’analyse des données dans leur stratégie d’adoption de l’IA :
Lenteur de l’adoption et retard sur la concurrence : les entreprises qui négligent l’intégrité de leurs données et leur socle analytique sont réticentes à adopter l’IA, ce qui les place en position défavorable par rapport à leurs concurrents. Ce retard dans l’adoption de l’IA peut se traduire par l’incapacité à saisir certaines opportunités, ainsi que par un fossé qu’il sera de plus en plus difficile de combler.
L’adoption de l’IA sans intégrité provoque des crises : les entreprises qui s’empressent de déployer l’IA sans se préoccuper du volume et de la qualité de leurs données s’exposent à de graves conséquences. Celles-ci peuvent inclure des problèmes de gouvernance, la violation des réglementations applicables, l’absence d’efficacité et la prise de mauvaises décisions fondées sur des données partiales ou inexactes. De telles erreurs peuvent se traduire par des pertes financières considérables et nuire à la réputation de l’entreprise.
Commentant l’état actuel de l’adoption de l’IA par les entreprises, les membres du Conseil de l’IA de Qlik ont déclaré :
« Garantir l’intégrité des données est primordial pour déployer l’IA de façon responsable. Sans données précises, diverses et sécurisées, les systèmes d’IA risquent davantage de perpétuer les préjugés avec à la clé de graves problèmes éthiques », a noté le Dr Rumman Chowdhury, experte en développement d’IA éthique. « La transparence, l’équité et la responsabilité doivent être intégrées à chaque étape du développement de l’IA afin d’instaurer la confiance et de garantir que la technologie profite à tous les utilisateurs. »
« L’IA générative a le potentiel de révolutionner les industries et d’accroître la compétitivité, mais ses avantages sont liés au maintien de la confiance du public », souligne Nina Schick, spécialiste en IA et en géopolitique. « Il est indispensable de garantir l’authenticité et la fiabilité des contenus générés par l’IA pour déjouer la désinformation et préserver l’intégrité de notre environnement numérique. »
« Mettre en œuvre l’IA selon une approche socialement responsable est essentiel pour s’aligner sur les objectifs mondiaux de développement durable », explique Kelly Forbes, éminente experte en gouvernance de l’IA. « Les entreprises doivent adopter des pratiques de données à la fois responsables et durables pour faire en sorte que l’IA contribue à la croissance économique à long terme et au bien-être du plus grand nombre. Cette approche permet non seulement de minimiser les risques, mais également de favoriser la confiance et la responsabilisation. »
« Les méthodologies d’IA avancées telles que les réseaux neuronaux graphiques affichent un formidable potentiel pour résoudre des problèmes métier complexes », note le Dr Michael Bronstein, pionnier de ce domaine. « Des données de qualité et correctement structurées sont essentielles au succès de ces technologies, car elles permettent de créer des applications innovantes qui vont de la découverte de médicaments à l’interprétation de la communication non humaine. Elles potentiellement conduire à des résultats transformateurs
Le Conseil de l’IA de Qlik a été créé en janvier 2024 pour fournir des conseils et un éclairage sur le paysage en rapide évolution de l’intelligence artificielle. Ses experts reconnus en IA et en éthique conseillent les équipes R&D et Solutions de Qlik en veillant à ce que les innovations en la matière soient à la fois progressistes et éthiques. En se concentrant sur le développement d’une IA de confiance, fiable et soulevant peu de risques, le Conseil aligne les solutions de Qlik sur les besoins de ses clients et, de manière élargie, sur les répercussions sociétales. Son expertise aide Qlik à fournir des solutions d’IA qui génèrent des résultats métier significatifs tout en maintenant un haut niveau d’intégrité.
Au cours de la table ronde organisée lors de l’évènement Qlik Connect 2024, les experts du Conseil ont délivré un message essentiel : l’intégrité des données est essentielle à l’adoption fructueuse de l’IA. Négliger cet aspect peut entraîner de graves problèmes sur le plan opérationnel, financier et de la notoriété. Les membres du Conseil ont insisté sur le rôle essentiel que jouent les socles de données et analytique dans le développement éthique de l’IA, la confiance du public, le développement durable et la résolution innovante des problèmes. Les entreprises doivent accorder la priorité à l’exactitude, à la diversité, à la sécurité et à la structure des données pour exploiter pleinement et efficacement le potentiel de l’IA.
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