Avant de penser IA, pensez qualité des données

La qualité des données, fondement d’une IA évolutive

Si vous cherchez à développer l’IA dans votre entreprise, oubliez un instant le matériel. Les GPU, les systèmes d’orchestration et les pipelines de déploiement sont essentiels, mais ils ne corrigent pas les mauvaises données. Ils ne font qu’aggraver le problème. Vous ne voulez pas faire évoluer les erreurs, vous voulez faire évoluer la compréhension.

En pratique, si votre système de détection des fraudes apprend à partir de transactions mal étiquetées, plus de puissance de calcul l’aidera simplement à prendre de mauvaises décisions plus rapidement. Il en va de même pour les moteurs de recommandation fonctionnant avec des métadonnées de produits incomplètes : plus de puissance n’augmentera pas la pertinence. Si les données d’apprentissage ne sont pas fiables, le modèle ne se comportera pas comme vous le souhaitez.

Cela signifie que votre premier investissement dans l’IA doit porter sur la qualité des données, c’est-à-dire des données structurées, précises, opportunes et complètes. Sans cela, tous les investissements réalisés en aval seront inférieurs aux attentes ou échoueront purement et simplement. Ce dont vous avez besoin, ce sont des systèmes de validation automatique qui détectent les problèmes avant qu’ils ne cassent vos modèles. Vous avez besoin de vérifications de schémas en temps réel pour éviter que des changements involontaires ne perturbent les pipelines. Vous avez besoin d’une détection des anomalies qui signale les entrées étranges avant qu’elles ne perturbent vos algorithmes.

Il s’agit d’un travail permanent et non d’un projet individuel. La visibilité de vos données doit être aussi systématique que le suivi des performances financières. Et cela nécessite l’adhésion de la haute direction, votre adhésion.

Thomas Redman, connu dans le secteur sous le nom de « Data Doc », est celui qui a le mieux résumé la situation : « La mauvaise qualité des données est l’ennemi public numéro un des projets d’IA ». Et il a raison.

Si la qualité de vos données est médiocre, vous ne formez pas l’intelligence. Vous installez le chaos.

Les piliers d’une base de données solide, de la qualité, de la gouvernance, de la lignée et de la cohérence

Lorsqu’il s’agit de construire une véritable fondation pour l’IA, une fondation qui puisse s’étendre à l’ensemble de l’entreprise, cela se résume à quatre piliers : la qualité, la gouvernance, la lignée et la cohérence. Si vous en oubliez un seul, votre pile d’IA devient fragile.

La qualité est l’élément le plus évident. Il ne suffit pas de nettoyer occasionnellement vos données. Vous devez mettre en place des systèmes qui valident chaque ensemble de données avant qu’il ne soit acheminé vers l’aval. Ce processus doit être automatisé. Il en va de même pour l’application des schémas, afin d’éviter les changements de format involontaires. Et si quelque chose semble anormal, des détecteurs de valeurs aberrantes doivent l’identifier immédiatement. Certaines entreprises utilisent désormais ce que l’on appelle des contrats de données. Cela signifie simplement qu’il existe un accord commun entre les personnes qui produisent les données et celles qui les utilisent. Chacun sait à quoi s’attendre. Moins de surprises, un meilleur résultat.

La gouvernance signifie être conforme et pouvoir le prouver. GDPR, HIPAA, PSD2, ce ne sont pas seulement des réglementations, ce sont des cadres de confiance. Les dirigeants veulent être sûrs que leurs systèmes d’IA ne se retourneront pas contre eux d’un point de vue légal ou éthique. Si vous pouvez retracer les décisions d’un modèle jusqu’aux données qu’il a utilisées, vous êtes en bonne position. Dans le cas contraire, préparez-vous à vous heurter à un mur. L’industrie a le vent en poupe : d’ici 2026, 80 % des grandes entreprises devraient formaliser leur gouvernance interne en matière d’IA. Il ne s’agit pas d’une prédiction, mais d’un enjeu de taille.

Il y a ensuite la notion de lignage. Il s’agit de savoir d’où viennent vos données et comment elles ont été transformées. Le versionnage va de pair avec cela. Vous voulez pouvoir rejouer les résultats de votre modèle en utilisant l’instantané exact des données dont vous disposiez à l’époque. C’est cela la transparence : être capable de repérer une dérive avant qu’elle ne devienne un problème. Des outils tels que DVC, LakeFS ou MLflow rendent cela possible, même pour les équipes de taille moyenne.

La dernière est la cohérence. C’est là que vos équipes gagnent ou perdent en efficacité. Il arrive que des équipes différentes reconstruisent les mêmes fonctions, par exemple le calcul de la « valeur de la durée de vie du client », en utilisant des méthodes légèrement différentes. Vous vous retrouvez alors avec deux équipes qui communiquent des chiffres différents pour la même chose. Ce n’est pas de l’innovation. C’est de la confusion. C’est exactement ce que les magasins de fonctionnalités permettent de résoudre. Ils permettent aux équipes de réutiliser des fonctionnalités vérifiées et fiables dans le cadre de plusieurs projets. Ils accélèrent le déploiement des modèles et améliorent la précision de l’ensemble des données.

Si vous construisez autour de ces quatre piliers, vous n’obtiendrez pas seulement des systèmes plus stables, mais vous construirez un écosystème d’IA qui évoluera réellement. C’est ce qui compte.

L’alignement organisationnel et culturel est essentiel à la discipline en matière de données

La technologie ne permettra pas à elle seule de mettre à l’échelle l’IA. Vous aurez besoin d’un alignement entre les équipes, d’un alignement profond et d’un changement clair dans la façon dont votre organisation pense aux données. La plupart des échecs en matière d’IA ne sont pas dus aux algorithmes. Ils sont dus à des responsabilités mal assorties, à des lignes de propriété brisées et à une prise de décision cloisonnée. Chaque fois qu’une équipe agit indépendamment sans coordination, elle crée des frictions là où il devrait y avoir des flux.

Si vous voulez une IA de niveau entreprise, vos ingénieurs de données, vos spécialistes de l’apprentissage automatique, vos équipes de conformité et vos responsables de domaines d’activité doivent travailler ensemble. Pas occasionnellement. Pas de manière réactive. En permanence. Vous avez besoin d’une responsabilité claire. Qui est propriétaire des sources de données entrantes ? Qui approuve les versions de fonctionnalités pour les modèles de production ? Qui surveille les dérives de précision ou les pipelines d’entrée périmés ? Si vous n’avez pas de réponses directes à ces questions, vous risquez l’instabilité de la production et la dégradation du système en aval.

Pour avancer rapidement et durablement, vous devez également revoir la façon dont vos équipes traitent les données. Zhamak Dehghani, l’une des voix les plus fortes dans ce domaine, affirme, à juste titre, que les organisations doivent traiter les données comme un produit. Cela signifie qu’il faut attribuer une propriété au niveau du produit, avec une documentation et des attentes définies en matière de niveau de service. Il ne s’agit pas de hiérarchie. C’est une question de discipline.

Les équipes performantes mettent en place des unités dédiées aux plateformes de données. Leur travail consiste à s’assurer que les produits de données internes, les fonctionnalités, les pipelines, les API, sont accessibles, fiables, versionnés et réutilisables. Ces équipes sont au service du reste de l’organisation et assurent la visibilité. Elles réduisent les reprises, préviennent les incohérences et éliminent les ambiguïtés liées au traitement des sources de données.

Si vous n’alignez pas la culture et les rôles sur les données, ce que vous augmentez n’est pas de l’intelligence, mais des frais généraux.

Conséquences de la faiblesse des bases de données

Si l’objectif de l’IA est une prise de décision cohérente, autonome et explicable, le fait d’ignorer le travail fondamental est une stratégie perdante. Lorsque les données fondamentales sont faibles, tout le reste en pâtit, la précision, la conformité, les délais et la confiance.

Nous avons vu ce qui se passe lorsque ce problème n’est pas traité à temps. Les modèles d’IA dans le domaine de la santé ont eu des résultats très inférieurs à ceux des populations minoritaires, uniquement parce qu’ils ont été formés sur des ensembles de données historiquement biaisés. Il ne s’agit pas d’un cas particulier, mais d’une défaillance structurelle. Cela prouve une chose : si vous intégrez des biais dans les données d’entraînement, vous augmentez la discrimination, et non l’intelligence. Une étude publiée dans Nature Biotechnology Engineering décrit exactement comment ces lacunes dans l’IA médicale causent des dommages dans le monde réel.

La conformité est un autre domaine à haut risque. En l’absence d’un suivi des données et d’un contrôle adéquat des versions, les entreprises doivent souvent procéder à un nouvel audit d’une grande partie de leur infrastructure, simplement pour satisfaire aux exigences de base en matière de contrôle. Ce n’est pas efficace. Par exemple, des clients du secteur de la vente au détail ont perdu des fenêtres de campagne parce qu’ils se sont heurtés à des métadonnées de lignage manquantes et qu’ils ont dû revenir en arrière dans des pipelines désorganisés. Ce type de retard nuit à la réactivité et érode la confiance des dirigeants internes.

La duplication du travail aggrave l’inefficacité. Lorsque plusieurs équipes construisent indépendamment la même mesure ou la même fonctionnalité, souvent avec de petites modifications non documentées, vous perdez en cohérence. Les parties prenantes ne savent pas à quel chiffre se fier. Cela affaiblit la prise de décision et nuit à la crédibilité interne.

Il y a ensuite la fragilité de la production. Les modèles qui fonctionnent bien dans des environnements isolés se cassent souvent la figure dans les systèmes réels, simplement parce que les données de production ne correspondent pas aux hypothèses formulées pendant la formation. Sans surveillance, personne ne s’en aperçoit avant que les résultats de l’entreprise ne soient déjà affectés. Dans certains cas, le coût est celui de la part de marché. Dans d’autres, c’est l’exposition à la réglementation. Dans tous les cas, il est possible de l’éviter.

Il s’agit d’échecs opérationnels partagés par des équipes qui ont privilégié la vitesse à la structure. Il est impossible de réduire le chaos. Vous ne pouvez que le contenir, temporairement.

Approche progressive de l’élaboration des bases de données

Il n’est pas nécessaire de repenser l’ensemble de votre écosystème de données dès le premier jour. C’est une erreur que commettent certaines entreprises en pensant que la transformation doit être massive pour être significative. En réalité, l’approche la plus intelligente est ciblée et séquentielle. Commencez par un petit pipeline à fort impact. Faites en sorte qu’il soit stable. Montrez les résultats. Ensuite, étendez les pratiques vers l’extérieur.

Commencez par vérifier ce que vous avez déjà. Identifiez les points de rupture de votre chaîne de production. Où se situent les problèmes de qualité ? Quels sont les ensembles de données qui manquent de lignage ? Que manque-t-il dans votre couverture de gouvernance ? Il ne s’agit pas d’un travail fastidieux. Vous avez besoin de visibilité avant de pouvoir établir des priorités.

Ensuite, choisissez un cas d’utilisation important pour l’entreprise, un outil de détection des fraudes dans le secteur financier ou un modèle de recommandation dans le secteur de la vente au détail. Appliquez à ce pipeline une discipline complète en matière de données : contrôles de validation automatisés, documentation complète de la lignée, versions cohérentes. Saisissez ce qui fonctionne, ce qui échoue et ce qui doit être affiné.

Une fois que les parties prenantes, les propriétaires de produits, les responsables de la conformité et les ingénieurs en auront compris l’intérêt, vous serez en mesure d’appliquer ces pratiques à d’autres domaines. C’est ainsi que vous créez une dynamique : résolvez un problème clair, puis répétez l’opération avec des carnets de route plus intelligents.

Au niveau de la plateforme, investissez dans des outils qui réduisent la résistance. Les catalogues de métadonnées tels qu’Amundsen ou DataHub améliorent les possibilités de découverte. Les bases de données de fonctionnalités permettent la réutilisation. Les systèmes de contrôle des versions assurent la reproductibilité. Mais les outils seuls ne sont jamais suffisants. Leur impact dépend de la précision des processus et de la clarté des responsabilités.

Si vous y parvenez, votre architecture de données élargie deviendra évolutive dès sa conception.

La primauté de la discipline des données sur l’infrastructure dans la mise à l’échelle de l’IA

La mise à l’échelle de l’IA ne commence pas par l’infrastructure. Elle commence par la clarté. Sans données fiables et structurées, l’augmentation du calcul et l’accélération de l’orchestration ne font qu’accélérer les échecs. Ce que de nombreux dirigeants oublient, c’est qu’une infrastructure élastique et des outils modernes de ML ne sont efficaces que si les informations qui les traversent sont cohérentes, validées et traçables.

On ne fait pas évoluer l’IA par la force brute. Vous le faites en construisant des processus reproductibles et vérifiables, associés à des données de haute qualité. Cela signifie que vous avez besoin d’une solide discipline MLOps, d’un historique des versions propre, d’une surveillance active et d’un contrôle centralisé des fonctionnalités et des ensembles de données utilisés en production.

Ce type de précision n’est pas théorique, c’est ce qui vous permet d’évoluer tout en maintenant la conformité, l’intégrité du modèle et la confiance des parties prenantes. Vous ne pouvez pas faire confiance à un système si vous ne pouvez pas expliquer comment il a obtenu ses résultats. C’est vrai pour les régulateurs, les auditeurs et vos employés qui s’appuient sur les décisions de l’IA.

Chez Netguru, le constat est clair. Les clients qui ont investi très tôt dans une discipline fondamentale en matière de données n’ont pas seulement été en mesure de passer à l’échelle plus rapidement. Ils sont passés à l’échelle avec moins d’interruptions, moins d’opposition réglementaire et une meilleure performance du système à long terme. Ceux qui ont retardé leurs investissements fondamentaux ont passé plus de temps à réparer leurs erreurs qu’à mettre en œuvre une stratégie intelligente.

Si vous voulez vraiment exploiter l’IA à grande échelle, la discipline autour de vos pipelines de données, de leur propriété et de la gestion de leur cycle de vie doit être votre première priorité, et non la dernière. L’infrastructure permet d’échelonner les capacités. La discipline en matière de données garantit qu’elle apporte de la valeur. Sans cette dernière, vous ne faites qu’augmenter la surface sans accroître l’intelligence.

Principaux faits marquants

• Donnez la priorité à la qualité des données dès le début : Les dirigeants devraient investir dans des pipelines de données structurés, validés et audités en permanence avant d’intensifier leurs efforts en matière d’IA. L’infrastructure ne corrige pas les mauvaises données, elle ne fait qu’amplifier l’erreur.
• Construisez autour de quatre piliers fondamentaux : La qualité, la gouvernance, la lignée et la cohérence ne sont pas négociables pour une IA évolutive. Les dirigeants doivent veiller à ce que ces principes soient intégrés à la fois dans la stratégie et dans l’exécution.
• Alignez les rôles et la culture autour des données : Une collaboration interfonctionnelle et une responsabilité claire sont essentielles. Les dirigeants doivent attribuer la propriété des données et établir des pratiques de production de données pour favoriser la fiabilité et la réutilisation.
• Remédiez aux faiblesses des fondations avant qu’elles ne prennent de l’ampleur : Une mauvaise discipline en matière de données conduit à des modèles biaisés, à des retards de mise en conformité et à des inefficacités risquées. Combler les lacunes des fondations à un stade précoce permet d’éviter les dommages opérationnels et les atteintes à la réputation.
• Développez vos activités grâce à des gains ciblés : Commencez par un seul projet à fort impact afin de prouver sa valeur et d’affiner les pratiques. Les dirigeants devraient faire évoluer les pratiques de manière progressive afin de créer une dynamique et d’éviter toute extension excessive.
• Faites de la discipline en matière de données la priorité pour le succès de l’IA : L’infrastructure soutient la croissance, mais seules des pratiques disciplinées en matière de données garantissent la confiance, l’exactitude et la conformité. Les dirigeants doivent considérer la maturité des processus de données comme un élément essentiel de la stratégie d’IA.