Tristan Mayer, CEO de CastorDoc
Le principal défi pour ces assistants de données est d’apporter de l’ordre car les données internes sont trop souvent désorganisées, ce qui rend le déploiement d’un assistant fiable et cohérent, compliqué. Or sans une gouvernance rigoureuse, un assistant ne fera qu’amplifier cette confusion. Tout comme une ville a besoin d’un bon shérif pour fonctionner, l’IA se doit d’avoir une base solide et bien organisée pour être efficace.
Des promesses non tenues
Dans l’idéal, un assistant de données permet aux utilisateurs de trouver rapidement les informations dont ils ont besoin, de poser des questions, ou de les aider à même manipuler des outils comme SQL sans difficulté. Pourtant, la plupart des outils disponibles peinent à répondre à ces attentes car deux problèmes majeurs les freinent : un manque de contexte métier et des métadonnées insuffisantes. Sans ces éléments, les réponses restent approximatives et peu utiles.
Beaucoup d’entreprises n’investissent pas assez dans l’organisation de leurs données et dans la documentation de leurs indicateurs clés. C’est pourquoi, les assistants restent des expérimentations prometteuses mais incapables de créer une réelle valeur.
Structurer pour avancer
Pour qu’un assistant de données dévoile pleinement son potentiel, trois étapes essentielles doivent être suivies :
Élaborer une documentation complète sur les connaissances métier au sein de l'entreprise ;
Enrichir la donnée au moyen de métadonnées ;
Intégrer documentation et métadonnées dans un cadre de gouvernance solide.
Documenter la connaissance métier
Rêver d'une IA qui réponde à toutes les questions sur les données est une chose ; le réaliser en est une autre. Cela exige une définition claire des indicateurs et concepts essentiels, comme la notion de client ou de produit. Cela permet non seulement de poser les bases pour un assistant de données performant, tout en apportant de la valeur grâce à une harmonisation de la compréhension des métriques au sein de l’entreprise. Le chatbot pourra ainsi se nourrir de ces connaissances afin de fournir des réponses précises et unifiées, réduisant les incohérences entre différents services et facilitant l’accès aux informations pour tous les collaborateurs.
Enrichir la donnée grâce aux métadonnées
Les métadonnées ajoutent le contexte nécessaire à l’interprétation des données. L’IA peut alors fournir des réponses précises, et sera aussi en mesure d’expliquer ses choix et recommandations. Elle devient ainsi plus transparente, ce qui renforce la confiance des utilisateurs. Les métadonnées permettent également à l’IA de mieux guider les utilisateurs à travers les complexités des données.
Intégrer des Connaissances et des Métadonnées
La combinaison de connaissances métier et de métadonnées prend tout son sens dans un cadre de gouvernance bien structuré. C’est ce qui permet à l’IA de dépasser le stade de simple outil de réponse pour devenir un levier de transformation digitale.
Le développement d’un assistant de données fonctionnel exige une synergie entre gouvernance des données, connaissances métier et métadonnées. Ce n’est qu’en construisant ces fondations solides que l’IA pourra tenir sa promesse de révolutionner le libre-service des données et apporter une valeur tangible à l’ensemble des parties prenantes.
Des promesses non tenues
Dans l’idéal, un assistant de données permet aux utilisateurs de trouver rapidement les informations dont ils ont besoin, de poser des questions, ou de les aider à même manipuler des outils comme SQL sans difficulté. Pourtant, la plupart des outils disponibles peinent à répondre à ces attentes car deux problèmes majeurs les freinent : un manque de contexte métier et des métadonnées insuffisantes. Sans ces éléments, les réponses restent approximatives et peu utiles.
Beaucoup d’entreprises n’investissent pas assez dans l’organisation de leurs données et dans la documentation de leurs indicateurs clés. C’est pourquoi, les assistants restent des expérimentations prometteuses mais incapables de créer une réelle valeur.
Structurer pour avancer
Pour qu’un assistant de données dévoile pleinement son potentiel, trois étapes essentielles doivent être suivies :
Élaborer une documentation complète sur les connaissances métier au sein de l'entreprise ;
Enrichir la donnée au moyen de métadonnées ;
Intégrer documentation et métadonnées dans un cadre de gouvernance solide.
Documenter la connaissance métier
Rêver d'une IA qui réponde à toutes les questions sur les données est une chose ; le réaliser en est une autre. Cela exige une définition claire des indicateurs et concepts essentiels, comme la notion de client ou de produit. Cela permet non seulement de poser les bases pour un assistant de données performant, tout en apportant de la valeur grâce à une harmonisation de la compréhension des métriques au sein de l’entreprise. Le chatbot pourra ainsi se nourrir de ces connaissances afin de fournir des réponses précises et unifiées, réduisant les incohérences entre différents services et facilitant l’accès aux informations pour tous les collaborateurs.
Enrichir la donnée grâce aux métadonnées
Les métadonnées ajoutent le contexte nécessaire à l’interprétation des données. L’IA peut alors fournir des réponses précises, et sera aussi en mesure d’expliquer ses choix et recommandations. Elle devient ainsi plus transparente, ce qui renforce la confiance des utilisateurs. Les métadonnées permettent également à l’IA de mieux guider les utilisateurs à travers les complexités des données.
Intégrer des Connaissances et des Métadonnées
La combinaison de connaissances métier et de métadonnées prend tout son sens dans un cadre de gouvernance bien structuré. C’est ce qui permet à l’IA de dépasser le stade de simple outil de réponse pour devenir un levier de transformation digitale.
Le développement d’un assistant de données fonctionnel exige une synergie entre gouvernance des données, connaissances métier et métadonnées. Ce n’est qu’en construisant ces fondations solides que l’IA pourra tenir sa promesse de révolutionner le libre-service des données et apporter une valeur tangible à l’ensemble des parties prenantes.
