La qualité des données est essentielle au succès de l’IA
La plupart des entreprises pensent encore que plus de données résoudront leurs problèmes. Ce n’est pas le cas. Ce qui compte maintenant, c’est la qualité et le contexte de ces données. L’IA a besoin de données cohérentes, précises, structurées et pertinentes par rapport au problème à résoudre. Sinon, vous ne faites qu’augmenter l’inefficacité avec des outils plus rapides.
L’entraînement de votre modèle d’IA sur des données de faible qualité, non vérifiées ou mal alignées produit des résultats fragiles. Vous construisez des systèmes qui peuvent sembler bons dans une démonstration, mais qui s’effondrent dans des conditions réelles. L’ironie de la chose, c’est que les modèles sont aujourd’hui plus puissants que jamais. Mais ils sont affaiblis par des entrées de mauvaise qualité, des données obsolètes, mal étiquetées, incohérentes ou même non conformes à des lois telles que le GDPR ou l’HIPAA. Le système cesse alors d’être utile et devient un risque.
Selon le MIT, 95 % des solutions d’IA d’entreprise échouent. Non pas parce que les modèles sont mauvais, mais parce qu’ils ne peuvent pas fonctionner efficacement en raison de pipelines de données fragmentés et désordonnés. Il s’agit là d’un taux d’échec considérable. Vous le constatez chaque fois qu’un projet pilote est bloqué à l’échelle.
Les dirigeants doivent passer de la collecte de tout à la conservation des bonnes données avant le déploiement d’un modèle unique. C’est la base d’une IA évolutive et durable qui offre des rendements composés.
Une minorité d’entreprises est actuellement préparée à la mise en œuvre de l’IA
À l’heure actuelle, seules 12 % des entreprises disent que leurs données sont prêtes pour l’IA. Cela signifie que 88 % d’entre elles font avancer leurs initiatives tout en traînant derrière elles le poids de données désorganisées ou incomplètes. Vous pouvez financer des projets pilotes, embaucher des ingénieurs, acheter des outils, mais si les données ne sont pas propres ou ne correspondent pas à ce dont vous avez réellement besoin, vous perdez du temps et de l’argent.
Les équipes passent plus de temps à nettoyer les données qu’à innover avec elles. Nous avons dépassé le stade où le fait d’envoyer des analystes plus juniors ou d’externaliser des étiqueteurs pour nettoyer les données fonctionne. Le volume et la complexité des données modernes, comme les pétaoctets de vidéo, de texte ou de journaux non structurés, exigent une expertise plus approfondie et des processus plus pointus. Ce ne sont pas des problèmes que vous pouvez résoudre avec plus de mains. Vous les résolvez par une meilleure réflexion et une conception plus ciblée.
La préparation des données n’est pas une activité à cocher. Il s’agit de savoir exactement ce que vous avez, où elles se trouvent, qui les possède et comment elles sont maintenues. Cela signifie qu’il faut automatiser les contrôles qui empêchent les modèles de dériver. Et cela signifie intégrer des contrôles de qualité qui arrêtent les erreurs en amont avant qu’elles ne polluent les décisions en aval.
Pour obtenir de bons résultats en matière d’IA, il faut d’abord une bonne infrastructure, une bonne gestion des données et un leadership clair. Les dirigeants n’ont pas besoin de devenir des ingénieurs. Mais ils doivent diriger en posant des questions claires : « Quel est le résultat commercial ? » et « Nos données sont-elles déjà capables de le générer ? » Si la réponse est négative, c’est là que le travail doit commencer.
La compréhension et la structuration des données sont fondamentales pour la préparation à l’IA
Vous ne pouvez pas appliquer l’IA efficacement si votre équipe ne comprend pas les données qu’elle traite. Il ne suffit pas d’avoir des données. Vous devez savoir si elles sont structurées, semi-structurées ou non structurées, et si elles sont réellement utilisables dans leur contexte. Les données structurées telles que les enregistrements de transactions, les formats semi-structurés tels que les fichiers JSON et les contenus non structurés tels que les vidéos ou les journaux de conversation jouent tous un rôle différent dans le soutien ou le blocage des performances de l’IA.
La plupart des systèmes actuels ne sont pas conçus pour fonctionner de manière transparente avec tous les types de données. Ce n’est pas grave, ce qui compte, c’est la clarté. Si votre modèle d’IA utilise du texte non structuré en entrée, posez-vous les questions suivantes : le texte est-il étiqueté ? Est-il cohérent ? Est-il actualisé assez fréquemment pour refléter la réalité ? Est-il conforme aux exigences en matière de consentement ou aux lois sur la localisation des données ? Ignorer ces questions introduit des inconnues, et les inconnues dans les systèmes d’IA deviennent des points de défaillance ou des risques juridiques.
L’étude du MIT a mis en évidence le fait que les problèmes de qualité des résultats des systèmes d’intelligence artificielle sont souvent liés à un contexte inadéquat et à des données d’entrée désordonnées. Ce n’est pas le modèle qui pose problème, mais l’environnement dans lequel il travaille. Si vos données manquent de cohérence ou de structure, vous entraînez des systèmes qui ne peuvent pas généraliser, et les performances se dégradent rapidement.
Les cadres dirigeants doivent commencer à s’interroger sur la qualité des données avec la même urgence qu’ils s’interrogent sur le chiffre d’affaires ou la satisfaction des clients. La préparation des données est stratégique et non opérationnelle. Si vous voulez que l’IA ait un impact réel, prenez le temps de comprendre les origines, la structure et les implications juridiques de vos ensembles de données. C’est la base de tout le reste.
Des cas d’utilisation clairement définis et alignés sur des sources de données ciblées sont essentiels au succès de l’IA.
Vous ne commencez pas par l’outil. Vous commencez par l’objectif. C’est là que de nombreux projets d’IA se trompent : ils commencent par des modèles ou des plateformes et reviennent à une analyse de rentabilité, au lieu d’identifier un défi spécifique et de se demander quelles données permettent de le résoudre. La concentration est un gage d’efficacité.
Prenons l’exemple de la détection des fraudes dans le secteur de l’assurance. L’objectif vague d' »utiliser l’IA pour la prévention des fraudes » n’aide personne. Mais si vous définissez le résultat, par exemple réduire les fausses demandes d’indemnisation de 30 %, votre équipe sait exactement quelles données sont utiles : historique des demandes d’indemnisation vérifiées, notes structurées des experts en sinistres et scores de risque géographique ou comportemental de tierces parties. Vous savez également quelles données ne sont pas utiles tant qu’elles ne sont pas transformées, comme les données audio brutes des centres d’appels, qui doivent d’abord être transcrites et analysées avant que le système ne puisse en tirer des enseignements.
Dans l’industrie manufacturière, si votre objectif est de prévenir les pannes de machine, il faut suivre les modèles de vibration et la tension du moteur, et non les stocks de l’entrepôt ou les horaires des équipes. Dans l’enseignement supérieur, si votre objectif est de réduire les taux d’abandon de 20 %, il n’est pas stratégique d’attendre les rapports de moyenne générale en milieu de semestre. Ce sont les signaux d’engagement plus tôt dans le semestre qui permettent aux équipes d’intervenir à temps.
La précision est importante. Lorsque les dirigeants fixent des objectifs clairs, les équipes chargées des données cessent de rechercher des sources non pertinentes et commencent à investir dans celles qui ont un impact. Cela oblige également à prendre des décisions sur le moment où les données sont disponibles, sur leur propriétaire et sur la vitesse à laquelle elles doivent évoluer pour être utiles. L’IA passe ainsi du statut d’initiative technologique expérimentale à celui d’actif ciblé et axé sur les résultats.
Il s’agit d’un changement plus large : L’IA n’est plus un projet de laboratoire. Elle est opérationnelle. Pour rester compétitifs, les dirigeants doivent cesser de financer des cas d’utilisation exploratoires et commencer à soutenir des cas d’utilisation mesurables directement liés à des indicateurs clés de performance et à des mesures basées sur les résultats.
Des données désorganisées peuvent nuire aux performances de l’IA
La plupart des problèmes de performance de l’IA ne commencent pas avec l’algorithme. Ils commencent avec des données désorganisées. Les entreprises collectent des volumes de données à travers des outils, des équipes et des fuseaux horaires, mais sans cohérence, ces données sont inutilisables. Vous pouvez avoir tous les éléments, mais s’ils ne sont pas alignés ou standardisés, ils déclenchent des erreurs d’interprétation, d’application et de prise de décision.
Un exemple tiré de la logistique le montre bien. Une entreprise disposait d’ensembles de données bien documentés : journaux de bord des chauffeurs, horaires des camions, activité des entrepôts. Mais l’IA a signalé que les livraisons effectuées à temps étaient en retard. Le vrai problème ? Les fuseaux horaires n’étaient pas normalisés. Les registres des chariots élévateurs utilisaient l’heure locale alors que les systèmes du siège étaient réglés sur l’heure de l’Est. Il en résultait de fausses erreurs et une équipe opérationnelle frustrée.
De telles divergences n’ont pas besoin de volumes massifs pour causer des dommages. Un champ intitulé « niveau de douleur » signifie une chose dans un département et quelque chose d’entièrement différent ailleurs. Si le nom reste le même mais que les valeurs changent, comme des évaluations numériques par rapport à des termes qualitatifs, votre IA est entraînée à l’incertitude.
C’est pourquoi la gestion des actifs de données n’est pas seulement une question de technologie de l’information. L’inventaire, la qualité et l’intégration doivent être activement maintenus. Si cinq équipes documentent le même processus à l’aide de cinq outils, vous n’avez pas cinq validations, mais cinq versions de la vérité. C’est une responsabilité.
En tant que dirigeant, vous vous attendez à voir une carte claire des données de votre entreprise, de ce qui existe, de qui les possède, de l’endroit où elles sont stockées et de la manière dont elles sont connectées. Si vos données ne peuvent pas circuler entre les systèmes sans un reformatage ou une intervention constante, votre IA ne pourra pas fonctionner efficacement. La priorité est ici la discipline : organisez vos actifs avant d’activer vos modèles.
Une infrastructure de données rationalisée, évolutive et conforme est essentielle.
Même des données propres sont inutiles si votre infrastructure ne peut pas les prendre en charge. Lorsque vos systèmes impliquent trop de sauts entre les outils, des données brutes tirées dans des feuilles de calcul, téléchargées dans des tableaux de bord, transférées manuellement dans des plateformes d’analyse, vous introduisez de la latence, des erreurs et des frictions qui ralentissent tout.
Pour être efficaces, les données doivent circuler rapidement, en toute sécurité et automatiquement de la source à votre pipeline. Deux sauts ? Très bien. Plus que cela ? Vous créez de la complexité là où la vitesse et la cohérence devraient être l’objectif.
Le choix des bons systèmes est important. Les entrepôts vous offrent un accès propre et fiable aux données structurées. Les lacs offrent la flexibilité nécessaire pour stocker des formats non structurés et semi-structurés. Un lakehouse combine les deux, mais la plupart des entreprises n’en ont pas besoin, à moins que les charges de travail ne justifient la profondeur supplémentaire. L’infrastructure doit correspondre à vos objectifs opérationnels, et non aux tendances.
De plus, une infrastructure sans conformité est un problème qui ne peut que se produire. Le GDPR, l’HIPAA et les réglementations similaires ne tolèrent pas les lacunes. Vous avez besoin d’un suivi des données de bout en bout. Cela signifie des journaux d’audit, des versions et un contrôle clair sur qui a touché quoi, quand et pourquoi. Si vous ne pouvez pas le prouver, vous ne pouvez pas l’utiliser.
Les décisions en matière de sécurité doivent s’adapter à la sensibilité des données. Chiffrez tout, à la source, en transit et au repos. L’accès basé sur les rôles et les contrôles de moindre privilège ne sont pas optionnels. Votre modèle d’IA n’est fiable que dans la mesure où les données qui l’alimentent le sont, et les failles de sécurité érodent instantanément cette confiance.
Une entreprise de logistique a résolu ce problème en structurant correctement ses pipelines, en automatisant l’ingestion, en réduisant les doublons et en renforçant la validation. Cela a permis à ses modèles d’IA de générer des recommandations de tarification en temps réel, avec une plus grande précision et à plus grande échelle. Non pas parce qu’ils utilisaient de meilleurs algorithmes, mais parce que leur infrastructure ne les freinait pas.
Voici donc ce qui compte : un mouvement rapide, visible et sécurisé des données directement liées aux résultats de l’entreprise. Si votre système actuel ne permet pas d’atteindre cet objectif, c’est là que commence le blocage des performances de l’IA.
La mise en place d’une équipe de données dédiée et interfonctionnelle est essentielle pour faire avancer les projets d’IA
Les solutions d’IA ne fonctionnent pas sans les bonnes personnes qui gèrent chaque étape. Il ne s’agit pas de simples rôles d’assistance technique. Il s’agit de postes stratégiques qui garantissent que les résultats de l’entreprise sont liés à la source des données. En l’absence d’une propriété claire entre les fonctions, les systèmes s’effondrent rapidement.
Commencez par les ingénieurs de données. Ils s’assurent que les données brutes sont utilisables, collectées à partir des bons intrants, nettoyées, structurées et rendues cohérentes. Sans eux, vos scientifiques des données sont contraints de régler des problèmes en amont au lieu de résoudre des problèmes.
Vous avez alors besoin de data scientists. Leur travail consiste à transformer un besoin commercial, comme la réduction du taux de désabonnement ou l’optimisation des prix, en modèles réels et testables. Ils recherchent des schémas, entraînent le modèle et le transmettent une fois qu’il produit des résultats viables.
Mais de bons modèles ne signifient pas grand-chose sans un déploiement fiable. C’est ce dont s’occupent les ingénieurs en apprentissage automatique. Ils exécutent les modèles à grande échelle, surveillent le temps de fonctionnement, gèrent les erreurs et veillent à ce que les performances restent stables lorsque les conditions changent. Ils s’assurent que la solution ne tombe pas en panne en production.
Pour les entreprises qui utilisent de grands modèles de langage ou des systèmes de recherche, les ingénieurs d’intégration de l’IA sont essentiels. Ces professionnels relient de manière transparente les résultats de l’IA aux outils existants et aux flux de travail de l’entreprise. Ils veillent à ce que l’IA tire les bonnes données, dans le contexte, en temps réel, afin que les recommandations et les réponses soient fondées et non génériques.
Vous avez également besoin de propriétaires de produits de données qui vérifient si ces modèles résolvent les problèmes réels de l’entreprise. Ils filtrent les distractions et veillent à ce que les équipes s’alignent sur la valeur fournie. Enfin, les gestionnaires de données veillent à la conformité des données. Leur rôle est de s’assurer que toutes les données sont non seulement disponibles, mais aussi vérifiables, propres et légales.
Aucun de ces rôles n’est facultatif lorsque vous vous intéressez sérieusement à l’IA. Vous pouvez externaliser certains éléments, mais le leadership doit venir de l’intérieur de l’entreprise. Sans appropriation interne, vous perdez le contrôle du résultat et lorsque les choses tournent mal, car elles finiront par le faire, vous ne saurez pas où ni comment y remédier.
Les dirigeants doivent se concentrer sur l’existence de ces capacités, sur les ressources dont elles disposent et sur leur adéquation avec les objectifs stratégiques. L’équipe est le système.
La promotion d’une culture axée sur les données améliore la fiabilité et l’adoption de l’IA
Si la qualité des données n’est pas visible par tous, elle est ignorée. La plupart des échecs des systèmes d’IA commencent lorsque personne n’assume la responsabilité des données d’entrée. Ce n’est pas toujours dû à des défauts techniques, c’est souvent culturel. Les gens prennent des raccourcis, réutilisent des tableaux de bord, ne documentent pas les changements, et finalement, il n’y a pas de moyen fiable de tracer la vérité dans le système.
Les dirigeants ont besoin d’une vue standardisée et quotidienne des mesures de santé des données, tout comme ils suivent les revenus ou l’acquisition. Vous ne pouvez pas traiter l’exactitude, la disponibilité et la facilité d’utilisation comme des mesures d’arrière-guichet. Si ces indicateurs vivent dans un silo, ils ne sont pas gérés avec l’urgence qu’ils requièrent.
Chaque équipe doit savoir quel ensemble de données est la source de vérité pour chaque ICP de l’entreprise. Si plusieurs versions d’un même indicateur sont partagées lors des réunions, vous ne faites qu’introduire de la fragmentation dans le processus de prise de décision. Les modèles d’IA formés sur des données fragmentées ou flottantes seront moins performants. C’est prévisible.
Il doit également y avoir une propriété claire sur chaque actif de données important. Lorsque quelque chose ne fonctionne pas, que des valeurs manquent ou que des enregistrements sont contradictoires, une équipe ou une personne doit être désignée pour documenter, résoudre et clore le problème. Si ce n’est pas le cas, le problème circule sans cesse en arrière-plan, contaminant les résultats et la confiance.
Airbnb a bien fait les choses. L’entreprise a intégré des scores de qualité des données dans sa plateforme interne, Minerva. Ces scores évaluent les ensembles de données en fonction de leur exactitude, de leur fiabilité, de leur gestion et de leur facilité d’utilisation. Ces informations sont accessibles à tous, producteurs et consommateurs, ce qui crée à la fois une responsabilité partagée et une motivation constante pour s’améliorer.
Le fait est que l’IA n’est pas seulement technique. Elle est opérationnelle. Elle dépend de la fiabilité de vos flux de données à l’échelle du système. Lorsque la responsabilité est intégrée de bout en bout, l’adoption s’améliore. La confiance dans vos résultats augmente. Et les décisions deviennent plus rapides, plus claires et plus cohérentes.
Pour les dirigeants, ce changement ne se produira pas en posant une seule fois la question ou en finançant une initiative de nettoyage. Il se produit lorsque vos équipes partent du principe que la qualité des données relève de leur responsabilité, à chaque fois. Une fois que c’est le cas, les données elles-mêmes deviennent une capacité, et pas seulement un intrant.
Récapitulation
La plupart des efforts en matière d’IA n’échouent pas en raison de la faiblesse des modèles. Ils échouent parce que les données d’entrée n’étaient pas prêtes, que la propriété n’était pas claire et que l’infrastructure ne pouvait pas être mise à l’échelle. Il ne s’agit pas de rechercher le prochain algorithme, mais de corriger ce qui est déjà sous votre contrôle. Cela commence par les données.
Si vous êtes un décideur, votre plus grand impact n’est pas de comprendre les mécanismes de l’apprentissage automatique. Il s’agit de savoir si vous construisez une entreprise qui traite les données comme un atout stratégique, et non comme une réflexion technique après coup. La responsabilité incombe au sommet de la hiérarchie.
Assurez-vous que vos équipes savent à quoi ressemblent de bonnes données. Insistez sur la transparence, l’exactitude et l’alignement sur les résultats de l’entreprise. Financez une infrastructure qui évolue rapidement, s’adapte bien et reste conforme. Constituez des équipes avec des rôles clairs et responsabilisez-les. Intégrez la propriété des données dans le mode de fonctionnement de votre entreprise, non pas comme une solution ponctuelle, mais comme un système durable.
Lorsque vous y parvenez, l’IA ne se contente pas de fonctionner, elle s’accélère. Le déploiement est plus rapide. Les résultats deviennent plus fiables. Et votre avantage concurrentiel s’accroît. Vous n’avez pas besoin de chercher des points de référence. Les résultats parleront d’eux-mêmes.
