Le succès de l’IA commence par de meilleures données

Le succès de l'IA commence par de meilleures données

L'intelligence artificielle a mis en évidence une chose: la qualité de vos résultats dépend de la qualité de vos données.

Lorsque l'IA produit une réponse inattendue, il est facile de conclure à une défaillance technologique. Or, bien souvent, le véritable problème réside dans des données inexactes ou incomplètes. À mesure que les organisations développent leur utilisation de l'IA, l'amélioration de la qualité des données devient tout aussi cruciale que le déploiement de l'infrastructure qui la fait fonctionner.

Cette responsabilité n'incombe cependant pas uniquement au service informatique.

Les données appartiennent à l’entreprise — l’informatique instaure la confiance

Le service informatique conçoit et gère l’infrastructure technologique qui stocke, sécurise et fournit les données. L’entreprise est propriétaire des données : elle définit leur signification, leur utilisation et le niveau de qualité requis.

Cette distinction est essentielle, car aucune équipe ne maîtrise à elle seule tous les aspects des données d'entreprise. Le service financier gère les informations financières. Le service commercial comprend les relations clients. Les équipes produit définissent les données produit. Chaque groupe apporte une expertise que le service informatique ne peut fournir à lui seul.

Le rôle de la DSI est de mettre en place un centre d'excellence pour la gouvernance des données qui relie ces parties prenantes. Nous fournissons les processus, la sécurité, les technologies et la visibilité nécessaires aux équipes métiers pour gérer les données de manière cohérente à l'échelle de l'entreprise.

Commencez par vos données les plus importantes

La gouvernance des données peut paraître insurmontable si l'on tente de tout aborder en même temps. Le mieux est de commencer par les entités métiers les plus importantes.

Chez NetApp, nous avons commencé par des domaines critiques tels que les clients et les produits. Ces domaines soutiennent les processus métier essentiels et concernent souvent plusieurs organisations, ce qui en fait l’endroit idéal pour établir des pratiques de gouvernance avant de les étendre davantage.

En se concentrant d'abord sur les données à forte valeur ajoutée, les organisations peuvent prendre de l'élan, démontrer des progrès mesurables et créer un cadre pouvant être étendu à l'ensemble de l'entreprise au fil du temps.

Sachez d'où proviennent vos données

L'une des responsabilités les plus importantes du service informatique est de comprendre la traçabilité des données.

Les données d'entreprise sont rarement centralisées. Les informations client, par exemple, peuvent provenir de systèmes ERP, d'applications commerciales, de plateformes de support ou de systèmes de télémétrie des produits. Lors des transferts de données entre systèmes, des incohérences peuvent apparaître, notamment des doublons, des transformations ou des copies obsolètes.

C’est pourquoi il est essentiel d’identifier les systèmes sources faisant autorité. Plus une information s’éloigne de sa source d’origine, plus le risque d’erreurs est élevé.

Les organisations peuvent également renforcer leur gouvernance en simplifiant leur environnement de données. La consolidation des systèmes lorsque cela est possible et la réduction des transferts inutiles permettent de créer une base plus fiable pour l’analytique et l’IA.

La gouvernance est une discipline continue

De nombreuses organisations envisagent la gouvernance des données comme un projet avec une date butoir. En pratique, il s'agit d'une discipline opérationnelle continue.

Les priorités des entreprises évoluent. Les applications changent. De nouvelles sources de données apparaissent. L'IA crée des modes de consommation de l'information entièrement nouveaux. La gouvernance doit évoluer à leurs côtés.

Le soutien de la direction est essentiel pour pérenniser cet effort. La direction de NetApp défend la gouvernance des données, tandis que les unités opérationnelles désignent des responsables des données qui travaillent en collaboration avec l’équipe informatique pour définir la propriété, établir les attentes et garantir la responsabilisation.

Nous tenons également à jour un catalogue des principales entités métier, de leurs attributs critiques, des responsables métier et des responsables des données. La mise à jour de ces informations exige une attention constante, et non un effort ponctuel de documentation.

Pour appuyer ce travail, le service informatique fournit des directives visant à maintenir une organisation dédiée des données, chargée de soutenir les activités de gouvernance au sein de l'entreprise. Sa responsabilité n'est pas de posséder les données, mais d'aider les équipes métiers à garantir leur cohérence à mesure que l'organisation se développe.

Mesurez ensemble les progrès

L'une des plus grandes idées fausses concernant la qualité des données est que le service informatique devrait définir ce qu'est une « bonne » qualité. Or, il s'agit en fin de compte d'une décision qui relève de l'entreprise.

Chaque organisation doit trouver un équilibre entre précision et praticité, et différents processus métier requièrent différents niveaux de précision pour obtenir différents résultats métier. Les dirigeants définissent ces attentes, tandis que l’informatique fournit les outils nécessaires pour mesurer les performances par rapport à celles-ci.

L'IA accélère ce travail en aidant les organisations à automatiser l'analyse, à identifier plus rapidement les problèmes de qualité et à développer de meilleurs outils de contrôle de la qualité des données. Ces informations permettent aux équipes métiers de valider les résultats, de prioriser les améliorations et d'améliorer en continu la qualité de leurs données.

Construire une meilleure IA commence par de meilleurs partenariats

Les organisations ne parviennent pas à améliorer la qualité de leurs données du jour au lendemain. La réussite repose sur l’identification des opportunités à plus forte valeur, la définition claire des responsabilités, la mesure des progrès et la création d’une dynamique, une amélioration à la fois.

L'IA a accru les attentes en matière de données, mais la solution ne réside pas uniquement dans une meilleure technologie. Elle exige une appropriation par les métiers, une gouvernance solide et un partenariat continu avec IT.

Les organisations qui développent cette discipline aujourd'hui seront bien mieux placées pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA demain.