Les données désordonnées et non structurées recèlent désormais une valeur inexploitée grâce à des capacités d’IA avancées.
Jusqu’à récemment, les données désordonnées, telles que les journaux à moitié cassés, les courriels de clients remplis de fautes de frappe ou les flux de surveillance provenant de capteurs IoT, étaient généralement ignorées. On disait aux dirigeants de collecter des données propres ou de ne pas s’en préoccuper. Cette stratégie avait du sens lorsque les logiciels ne pouvaient analyser que des données ordonnées et structurées. Mais aujourd’hui, elle ne tient plus.
Les grands modèles de langage (LLM) ont changé la donne. Ils ne servent pas uniquement à compléter automatiquement des courriels ou à répondre à des questions. Ces systèmes peuvent extraire du sens à partir du chaos. Il n’est plus nécessaire d’analyser manuellement un million de lignes de journaux de machines pour y déceler des anomalies. Les données de flux de clics n’ont pas besoin de formats rigides pour une analyse de base. Même les messages flous des médias sociaux, remplis d’argot, de sarcasmes ou d’émojis, peuvent désormais être lus et compris avec précision.
La valeur ne réside plus dans une syntaxe parfaite ou un formatage soigné. La valeur vient de la compréhension de ce que vos clients font, disent et ressentent, même si les données sont désorganisées. Ces modèles peuvent désormais déduire l’intention. Ce que les gens voulaient dire. Pourquoi quelqu’un a cliqué sur un lien. Pourquoi ils sont partis. Pourquoi ils ont acheté. Il est possible d’obtenir des informations commerciales utiles même lorsque la source n’est pas raffinée.
C’est déjà le cas dans les entreprises qui utilisent des journaux générés par des machines pour détecter les problèmes de système avant qu’ils n’affectent les utilisateurs, ou chez les détaillants qui exploitent des conversations d’assistance désordonnées pour repérer les plaintes répétées. Vous disposez en ce moment même de données de ce type. Vous ne les avez simplement pas regardées de près parce que, jusqu’à présent, il était trop difficile de les nettoyer.
Vous n’avez pas besoin d’en collecter davantage. Vous devez utiliser ce que vous avez déjà. Les modèles sont prêts. L’infrastructure est légère. Le coût est plus bas que jamais. Ce qui nécessitait une équipe et des semaines de préparation, vous pouvez désormais le faire en une journée.
Les flux de travail modernes d’analyse des données ont évolué pour rendre le traitement des données sales plus accessible et plus rentable.
Il fut un temps où travailler avec des données désordonnées nécessitait des efforts d’ingénierie considérables et des outils tiers accompagnés d’une longue liste de compromis, le coût, la confidentialité et l’évolutivité venant en tête de liste. Cela a changé.
Vous êtes désormais en mesure d’exécuter des pipelines d’IA avancés sur du matériel standard, votre propre ordinateur portable si nécessaire. Les toutes nouvelles API d’appel de fonctions et les interfaces fortement typées signifient que les modèles d’IA ne se contentent pas d’ingérer le désordre, mais qu’ils le comprennent, l’organisent et y répondent par des résultats précis et utiles. Vous pouvez exécuter des milliers, voire des millions de requêtes légères sans dépendre de fournisseurs externes ni exposer des informations sensibles. Ceci est particulièrement utile si vous travaillez dans des secteurs réglementés ou si vous avez affaire à des systèmes propriétaires.
Le processus ETL traditionnel, extraire, transformer, chargera fait l’objet d’une sérieuse mise à jour. Au lieu d’investir du temps pour façonner les données dans un format rigide, vous pouvez travailler autour de la structure. Vous pouvez vous concentrer sur l’extraction des modèles et des véritables signaux comportementaux. C’est là que se trouve la valeur.
Ce phénomène n’est pas limité aux grandes entreprises disposant de budgets importants pour l’IA. De petites équipes utilisent déjà une infrastructure grand public pour exécuter des tâches d’analyse ciblées. Vous évitez les coûts du cloud, vous avez le contrôle total de vos données et vous pouvez évoluer quand vous le souhaitez. La flexibilité est plus importante qu’il n’y paraît, elle raccourcit les cycles de développement, supprime le contrôle du budget et maintient la prise de décision à proximité des données elles-mêmes.
L’évolution du flux de travail a transformé ce qui était un goulot d’étranglement en quelque chose d’exploitable et de rapide. Si vous hésitez encore parce que vos données ne sont pas propres ou parfaitement organisées, arrêtez. Les hypothèses qui ont limité vos progrès il y a cinq ans ne s’appliquent plus aujourd’hui. Vous n’avez pas besoin de données parfaites, vous avez besoin des bons outils pour les exploiter. Ces outils existent désormais, et ils sont à la disposition de tous.
L’obtention d’un avantage concurrentiel repose sur l’exploitation de sources de données internes uniques négligées par les concurrents.
La plupart des entreprises disposent de données précieuses qu’elles n’ont jamais examinées, qu’il s’agisse de journaux système, de tickets d’assistance interne, de données télémétriques archivées, de réponses à des enquêtes oubliées ou même de champs inutilisés dans des bases de données de gestion de la relation client (CRM). Il ne s’agit pas d’une négligence délibérée. C’est un sous-produit des anciennes limitations : les outils n’étaient pas assez performants, les données semblaient inutilisables et les bénéfices n’étaient pas clairs. Ce n’est plus le cas aujourd’hui.
L’avantage réside désormais dans ce à quoi vous êtes le seul à avoir accès. Les modèles publics et les systèmes d’IA partagés sont largement disponibles, c’est la base. Ce qui vous différencie, ce sont les données que vous êtes le seul à contrôler. L’exploitation de vos propres sources oubliées vous permet d’acquérir des connaissances et des capacités qu’aucun concurrent ne peut reproduire. Ces données sont spécifiques à vos clients, à la performance de vos produits et à vos opérations internes.
Cette approche est peu risquée et très rentable. Vous ne partez pas de zéro, vous possédez déjà les données. Ce qu’il vous faut, c’est un processus pour les identifier et les activer. Commencez par faire l’inventaire de ce qui a été ignoré : les journaux mal formatés, les transcriptions de cas d’assistance fermés, les enregistrements d’assurance qualité, les données de défaillance des appareils. Ces sources contiennent souvent des commentaires et des modèles intégrés qui n’apparaîtront jamais dans les enquêtes ou les tableaux de bord. Utilisez ces données pour détecter les points de friction ou les opportunités bien avant qu’ils n’apparaissent publiquement.
Les dirigeants en quête d’innovation n’ont pas besoin de nouveaux systèmes, ils ont besoin d’extraire davantage de ce que leur entreprise sait déjà mais n’a pas encore traité. Si vos concurrents n’ont pas accès à ces données, ils ne peuvent pas rivaliser avec la valeur que vous en tirez. C’est là que vous prenez de l’avance.
On entend de plus en plus parler des capacités des grands modèles. Mais quel que soit le degré d’avancement d’un outil d’IA, il n’est stratégique qu’en fonction des données qu’il analyse. Et les données les plus stratégiques dont vous disposez sont celles que personne en dehors de votre entreprise ne peut jamais voir. Utilisez-les.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Les données désordonnées sont désormais monétisables : Les dirigeants devraient réévaluer leur stratégie en matière de données internes, l’IA pouvant désormais extraire du sens de sources non structurées autrefois considérées comme inutilisables, telles que les journaux IoT, les tickets d’assistance et les données des médias sociaux.
- Les outils d’IA légers réduisent les coûts et les risques : Les dirigeants peuvent déployer des workflows d’IA localisés pour analyser les données sales sans s’appuyer sur une infrastructure cloud coûteuse ou exposer des informations sensibles, ce qui rend l’activation des données plus rapide, moins coûteuse et plus sûre.
- Les données internes uniques permettent de bénéficier d’un avantage concurrentiel : Les décideurs devraient donner la priorité à l’exploitation de leurs données propriétaires inutilisées, car ces sources offrent des informations différenciées que les concurrents ne peuvent pas reproduire et peuvent favoriser l’innovation en matière de produits, de services et d’opérations.
