IA : la qualité des données est essentielle pour générer de meilleurs résultats

Trouver les informations nécessaires
L'information est omniprésente et plus distribuée que jamais. En gardant à l'esprit les cas d’usage de l'Intelligence Artificielle au sein de l’entreprise, il faut réaliser un audit des données existantes qu’elles soient structurées, non structurées, dans le cloud, stockées en interne ou ailleurs. Il est indispensable d'identifier les sources, les formats et la qualité des données disponibles au sein même de la structure afin d'alimenter les modèles d'apprentissage. Cet audit contribuera à la constitution d’une base de connaissances fondamentales pour le futur assistant basé sur l’IA.

Définir des standards
L'Intelligence Artificielle impose à tous les collaborateurs la responsabilité de préserver la confidentialité et la gouvernance des données. Il s’agit là de repérer les distorsions ou de repenser les processus afin d'éviter les résultats erronés. L’adage « mieux vaut prévenir que guérir » prend ici tout son sens. Tout comme pour la gouvernance des données, les entreprises doivent désormais définir et appliquer les protocoles qui permettront la circulation de l'information et l'interprétation des résultats générés par l'IA.

Automatiser l'intégration des données en continu
L'adoption de l’IA a fait progresser le rapport aux données, il est désormais impensable d’imaginer un retour à des informations stagnantes. Les entreprises ont donc besoin d'une stratégie et d'un processus continu pour intégrer des ensembles de données disparates provenant de sources multiples dans un format unifié adapté à l'analyse de l'IA. Il peut s'agir d'extraire en continu des données d'une plateforme, de recueillir des données externes, de consolider et organiser les informations, ou encore d'intégrer les données d'apprentissage des modèles d'IA dans la base de connaissances de celle-ci. Sans cette agrégation en continu rendra les assistants basés sur l’IA utiles et pertinents.

Sécuriser les flux d'informations
Selon le rapport Threat Report 2023, 87,5% des logiciels malveillants étaient liés à un ordinateur en particulier. Cela signifie que même si les entreprises disposent d'une intelligence de sécurité élevée, les actions individuelles sont susceptibles de représenter leur point d'attaque le plus vulnérable. Elles doivent donc mettre en œuvre des mesures pour garantir la sécurité des données et la qualité des informations. Des contrôles de validation proactifs à la détection des menaces par l'IA, les entreprises doivent absolument aligner leurs pratiques de gestion de l'information sur les exigences réglementaires et les standards du secteur.

Concevoir de nouvelles façons de dialoguer avec l'information
Enfin, quel que soit le projet, tout est possible avec l'Intelligence Artificielle et les interfaces de recherche conversationnelles. Un assistant IA peut faciliter l’accès à des ensembles de données pertinents en puisant dans de multiples bases de connaissances. De plus, l'IA alimentée par la gestion de l'information offre la possibilité d'utiliser les algorithmes les plus adéquats et laisser les équipes explorer et assimiler les données indépendamment.

L’Intelligence Artificielle permet aux entreprises de se dépasser. Pour en exploiter tout le potentiel, elles doivent donner la priorité à une gestion efficace de l'information. Des bases solides garanties par une gouvernance des données, des processus d'intégration et une qualité de l’information sûrs ouvriront la voie à une adoption réussie de l'IA.