Un autre jour, un autre titre sur l'IA ! Qu'il s'agisse d'annonces de financement ou de nouveaux cas d'utilisation, nous sommes constamment bombardés d'histoires sur les progrès rapides de l'IA. Les possibilités semblent infinies et nous ne faisons qu'effleurer la surface.
Imaginer l'avenir de l'IA est passionnant. Cependant, la question la plus difficile est la suivante : que puis-je faire maintenant pour me préparer à l'adoption de l'IA ? Par où commencer ? La réponse n'est ni tape-à-l'œil ni révolutionnaire : ce sont les données.
Les données ont toujours été au cœur de la prise de décision, qu'il s'agisse des opérations quotidiennes ou de la stratégie à long terme. La plupart des organisations ont passé des années à affiner les processus de gestion des données afin d'améliorer l'efficacité de ces décisions. Mais l'IA fait monter les enchères. Les données seront le carburant qui alimentera la puissance et la qualité des modèles d'IA déployés dans nos entreprises. Sommes-nous prêts ? Une bonne façon de répondre à cette question est de s'interroger :
- Si nous introduisions toutes nos données dans un modèle d'IA tel que ChatGPT ou Gemini, aurions-nous entièrement confiance dans les résultats obtenus ?
- Serions-nous prêts à prendre des décisions basées uniquement sur les recommandations de l'IA ?
Pour la plupart d'entre nous, la réponse honnête est probablement non - ou plutôt pas encore.
Se préparer à l'IA : Réparer les données d'abord
L'apprentissage profond et les grands modèles de langage (LLM) excellent lorsqu'ils traitent deux types de données :
- Données structurées - Ensembles de données clairement étiquetés et organisés, tels que des enregistrements CRM ou des données de facturation. L'IA peut analyser efficacement les tendances, identifier les modèles et faire des prédictions.
- Données non structurées - Documents textuels, politiques, courriels - L'IA peut lire et extraire le sens, le contexte et les relations de milliers de pages en quelques secondes.
Le véritable défi se situe entre les deux, lorsque les données structurées sont incohérentes, incomplètes ou contiennent des erreurs.
Il nous est tous arrivé de regarder un ensemble de données, de repérer une anomalie et de nous dire : "Cela ne semble pas correct - corrigeons-le." Les outils d'IA modernes peuvent contribuer au nettoyage des données en détectant les anomalies, en identifiant les doublons et en suggérant une normalisation des données. Cependant, la supervision humaine reste cruciale pour garantir l'exactitude des données.
L'IA est un assistant ultra-littéral : elle ne remet pas en cause les données, elle les croit. Dites-lui que "le thé de Barry est meilleur que celui de Lyon" et elle ne vous remettra pas en question. C'est là que l'intégrité des données devient essentielle.
Principaux défis à relever en matière de données avant de développer l'IA
Le concept "Garbage in, garbage out" (GIGO) n'est pas nouveau, mais l'IA augmente les risques de manière exponentielle. Amazon l'a appris à ses dépens à ses débuts, lorsqu'elle a utilisé des modèles d'IA pour soutenir son processus d'embauche. Quelque temps plus tard, il a été constaté que le modèle était biaisé en faveur des candidats masculins, ce qui a conduit à l'abandon du projet en 2018. Au lieu d'obtenir les avantages escomptés, le processus de recrutement avait régressé.
Au-delà des données erronées, d'autres problèmes cachés peuvent constituer des obstacles majeurs :
- Données créées manuellement - De nombreuses entreprises s'appuient sur des feuilles de calcul Excel, souvent compilées à partir de sources multiples. Bien qu'elles puissent sembler structurées, elles ne sont pas optimisées pour l'IA, ce qui entraîne une certaine confusion lorsque les modèles les traitent.
- Hiérarchie des données - Lorsque les mêmes données existent à plusieurs endroits, quelle est la "source de vérité" ? L'IA a besoin de clarifier quel ensemble de données doit avoir la priorité.
- Définitions des données - Disposez-vous d'un guide central définissant les principaux termes et étiquettes ? Si un système définit un "client" comme un individu et un autre comme une entreprise, l'IA peut avoir du mal à s'y retrouver.
La voie à suivre : Des gains rapides à la véritable transformation
Il est tentant de passer directement aux choses amusantes - applications d'IA tape-à-l'œil, augmentation de la productivité et automatisation. Mais la valeur réelle et à long terme de l'IA ne se manifestera que lorsque nous aurons d'abord corrigé nos données. Chez Circit, notre mantra est "réparer les données, pas le rapport".
Alors, par où commencer ?
- Contrôlez la qualité de vos données - Identifiez les incohérences et les lacunes dans les données structurées.
- Définir une hiérarchie claire des données - Établir une source unique de vérité pour les ensembles de données clés.
- Normaliser les définitions des données - Assurer la cohérence entre tous les référentiels.
- Préparer les données pour les modèles d'IA - Optimiser les données structurées et non structurées pour le traitement de l'IA.
L'IA va révolutionner notre façon de travailler, mais seulement si nous lui fournissons les bonnes informations. L'obtention de données correctes est la base - sans elle, même l'IA la plus avancée n'apportera pas de valeur significative.
Le potentiel est énorme, et pour ceux qui préparent le terrain aujourd'hui, les récompenses seront transformationnelles.
