Arrêtez de gaspiller des jetons d'IA pour des éléments inutiles

Arrêtez de gaspiller des jetons d'IA pour des éléments inutiles

L'une des plus grandes idées fausses que je rencontre au sujet de l'IA est que le succès se résume à rédiger de meilleures consignes.

L'incitation a certes son importance, mais ce n'est pas elle qui détermine si une initiative d'IA apporte de la valeur commerciale. D'après mon expérience auprès des clients, le facteur décisif est bien plus simple : la qualité des données alimentant l'IA.

Vous pouvez concevoir une requête parfaite, mais si les informations sous-jacentes sont obsolètes, incomplètes, non pertinentes ou mal gouvernées, vous obtiendrez tout de même de mauvais résultats. C’est pourquoi je dis souvent à mes clients qu’ils dépensent leurs jetons d’IA pour des déchets. Chaque requête consomme des ressources, et chaque réponse inexacte gaspille du temps, de l’argent et de la confiance.

La conversation ne devrait pas commencer par des suggestions. Elle devrait commencer par des données.

L'IA a besoin des bonnes données, pas de plus de données

De nombreuses organisations partent du principe que l'IA a besoin d'accéder à davantage d'informations. Je ne suis pas d'accord. Ce dont l'IA a réellement besoin, c'est d'accéder aux bonnes informations.

Un assistant RH n'a pas besoin de documentation technique. Un chatbot financier ne devrait pas consulter des présentations marketing. Chaque application d'IA devrait être connectée aux données qui sous-tendent son objectif spécifique.

Cela commence par une question simple : quel problème essayons-nous de résoudre ?

Une fois l'objectif clairement défini, identifier les systèmes et les données nécessaires devient beaucoup plus simple. Au lieu d'exposer l'IA à tout, les organisations peuvent se concentrer sur la fourniture d'informations pertinentes, à jour et fiables, qui produisent des résultats significatifs.

C'est ainsi que vous maximisez la valeur de chaque jeton.

L'IA responsable commence par des données responsables

L’IA responsable est souvent abordée sous l’angle de la gouvernance, de la transparence et de l’éthique. Ces discussions sont importantes, mais elles négligent une condition essentielle : des données responsables.

Les données ne restent pas exactes indéfiniment.

La documentation technique évolue. Les politiques internes évoluent. Des correctifs de produit sont publiés. Les processus métier s'améliorent. Des informations qui étaient correctes il y a six mois peuvent déjà être obsolètes.

C’est pourquoi l’intégrité des données ne peut se limiter à un simple nettoyage ponctuel avant le lancement d’un projet d’IA. Elle doit devenir une démarche continue. Les organisations doivent évaluer en permanence si leurs informations sont exactes, à jour, sécurisées et adaptées aux systèmes d’IA qui les consomment.

Lorsque la qualité de vos données diminue, la qualité de votre IA diminue également.

La propriété des données n'est pas seulement une responsabilité informatique

L'un des plus grands défis organisationnels que je constate est la confusion quant à la propriété des données.

Trop souvent, les entreprises considèrent que cette responsabilité incombe entièrement au service informatique, car celui-ci gère l'infrastructure. Mais les équipes de stockage ne sont pas responsables de déterminer si une politique RH est à jour ou si un document d'ingénierie est toujours valide.

J'aime comparer les équipes d'infrastructure au service postal. Elles savent comment acheminer l'enveloppe en toute sécurité, mais elles ne sont pas responsables de ce qui est écrit à l'intérieur.

Les personnes qui créent les données en comprennent le sens. L'entreprise comprend comment elles sont utilisées. Les équipes d'infrastructure veillent à ce qu'elles soient disponibles, protégées et accessibles.

Une IA réussie nécessite que les trois groupes travaillent ensemble.

Je préfère parler de gestion des données plutôt que de propriété. Chacun a un rôle à jouer dans le maintien de la qualité, de la sécurité et de l'utilité de l'atout le plus précieux de l'organisation : ses données.

Les dirigeants d'entreprise doivent participer au débat sur l'IA

Les projets d'IA sont souvent considérés comme des initiatives technologiques alors qu'il s'agit en réalité d'initiatives commerciales.

Les projets les plus réussis que j'ai vus impliquent les dirigeants d'entreprise dès le début. Ils définissent le résultat souhaité, établissent des indicateurs de succès et identifient où l'IA peut créer une valeur mesurable.

Cet alignement change la conversation.

Au lieu de demander au service informatique de « mettre en œuvre l'IA », les organisations commencent à résoudre des problèmes commerciaux spécifiques, qu'il s'agisse de réduire le travail manuel, d'améliorer l'expérience client ou d'aider les employés à prendre des décisions plus rapidement.

Cela permet également de susciter l'adhésion de toute l'organisation, car chacun comprend ce qu'il a à y gagner.

Les employés ne veulent pas que l'IA remplace un travail valorisant. Ils souhaitent qu'elle élimine les tâches répétitives afin qu'ils puissent consacrer plus de temps à la résolution de problèmes, au service client et à la création de valeur.

N'oubliez pas l'échelle

Un projet pilote réussi ne garantit pas un déploiement réussi.

J'ai vu des organisations développer des solutions d'IA qui fonctionnent à merveille pour une poignée d'utilisateurs, pour ensuite découvrir que la prise en charge de milliers d'employés modifie considérablement l'économie.

Plus d'utilisateurs génèrent plus de requêtes. Plus de requêtes consomment plus de jetons. Les coûts augmentent rapidement si la scalabilité n'était pas prévue au départ.

C’est pourquoi les organisations doivent aller au-delà de la simple démonstration de l’efficacité de l’IA. Elles doivent prouver qu’elle fonctionne efficacement à grande échelle, sans engendrer de coûts insoutenables ni décevoir les utilisateurs.

Planifier l'évolutivité dès le début permet d'éviter les mauvaises surprises par la suite.

Commencez par vos données

Si vous lancez une initiative en matière d'IA, mon conseil est simple.

Commencez par définir l’objectif que vous souhaitez atteindre. Identifiez ensuite les données nécessaires à la réalisation de cet objectif et assurez-vous qu’elles soient propres, à jour, sécurisées et bien gouvernées. Réunissez les responsables métiers, les créateurs de données et les équipes d’infrastructure afin que chacun comprenne son rôle dans le maintien de la qualité des données et la mesure du succès.

Ce n'est qu'alors que vous devriez vous concentrer sur les invites.

Les organisations qui tirent le meilleur parti de l'IA ne sont pas forcément celles qui utilisent les modèles les plus récents ou qui conçoivent les requêtes les plus sophistiquées. Ce sont celles qui investissent dans des données fiables, une responsabilité partagée et des objectifs clairs.

Car, au final, l’IA ne peut être aussi précieuse que les informations que vous lui fournissez. Lorsque vos données sont propres, pertinentes et bien gouvernées, vos jetons deviennent un investissement plutôt qu’une dépense, et c’est alors que l’IA commence à fournir les résultats commerciaux que tout le monde attend.