Rendre vos données non structurées utiles à grande échelle

Les architectures analytiques modernes doivent prendre en charge un traitement évolutif et unifié.

À l’heure actuelle, la plupart des entreprises collectent des volumes massifs de données, des transcriptions de textes, des vidéos, des clics, des évaluations de produits. Certaines de ces données sont structurées, sous forme de lignes, de colonnes ou de tableaux. Le reste ne l’est pas. Elles sont désordonnées, incohérentes, cloisonnées. Telle est la réalité à laquelle les équipes sont confrontées. Le problème ? Les systèmes existants n’ont pas été conçus pour traiter toutes ces données de la même manière, en particulier lorsqu’il s’agit de les rendre utilisables pour l’IA.

Vous ne pouvez pas vous contenter d’ajouter l’IA à l’ancienne façon de faire les choses. Si vous voulez obtenir de vrais résultats, une meilleure expérience client, des opérations plus rapides, vous avez besoin d’un nouveau type d’architecture. Vous avez besoin d’une architecture qui traite toutes les données, structurées ou non, comme précieuses, traitables et prêtes pour l’IA. Cela signifie qu’il faut concevoir des pipelines de données qui ne se contentent pas de nettoyer et de stocker les informations. Ils doivent en déduire le sens à la volée, à l’aide de modèles intelligents qui apprennent et s’adaptent.

Un exemple pratique : au lieu de coder les catégories en dur dans votre catalogue de produits, où les mises à jour nécessitent des remaniements complets, vous utilisez des modèles de base pour comprendre le contenu de vos descriptions de produits non structurées. Vous laissez le système évoluer au fur et à mesure que votre catalogue se développe. Cela rend l’entreprise plus agile.

Il ne s’agit pas seulement d’une amélioration agréable, mais d’une infrastructure essentielle. Ce changement libère vos équipes de données des travaux préparatoires répétitifs et permet à vos modèles d’IA d’être formés plus rapidement. Transformer le chaos multimodal en une intelligence unifiée compatible avec l’IA est plus qu’une victoire technique. Pour les dirigeants, c’est un levier opérationnel.

Ingénierie des données pour l’IA multimodale

Les charges de travail ne sont pas toutes identiques et ne doivent pas être traitées de la même manière. Lorsque vous analysez des tonnes d’avis de clients à l’aide de l’IA, ce n’est pas la même chose que d’effectuer des prévisions sur des données de séries temporelles ou de faire de la détection d’objets dans des flux vidéo. Chacune de ces tâches a des exigences uniques en matière de calcul, de mémoire et de débit. L’infrastructure que vous mettez en place a une importance considérable.

Si vous utilisez le NLP en temps réel, vous avez besoin de réponses à faible latence et de moteurs d’inférence étroitement optimisés, dans certains cas en utilisant des bases de données vectorielles et des GPU. Vous entraînez un modèle sur du contenu vidéo ? Vous aurez besoin d’une bande passante élevée, d’un stockage d’objets optimisé pour les médias et de clusters de GPU massivement parallèles. Si vous effectuez des prévisions basées sur des événements temporels, le travail est souvent lié au CPU, et votre architecture doit donner la priorité au partitionnement et à la mise à l « échelle de la mémoire plutôt qu » à l’accélération du GPU.

C’est là que beaucoup d’entreprises surinvestissent ou sous-performent. Elles achètent des outils polyvalents et s’attendent à ce qu’ils puissent tout gérer. Cela ne fonctionne pas. Lorsque vous adaptez les outils à un problème spécifique, vous obtenez de meilleurs résultats et vous dépensez moins.

Pour les dirigeants de C-suite, le principal enseignement à tirer est le suivant : n « élaborez pas une architecture pour les moyennes. Architectez pour les cas extrêmes, car c’est là que vos projets d’IA vont s’engorger. Une infrastructure stratégique et adaptée aux charges de travail ne se contente pas d’améliorer les performances des modèles, elle donne à votre entreprise une longueur d’avance en termes de coûts, d » évolutivité et de délais de mise sur le marché.

Les meilleures pratiques préconisent des plateformes centralisées et sans serveur.

Beaucoup d’entreprises perdent encore du temps à transférer des données d’un outil à l’autre, en les nettoyant dans une plateforme, en les profilant dans une autre, en les transformant dans une troisième. Cela devient un goulot d’étranglement. Cela ralentit votre équipe et crée des incohérences. La bonne solution consiste à intégrer l’ensemble de ce processus dans une plateforme centralisée, sans serveur, qui traite les données structurées et non structurées avec la même efficacité.

Les plateformes modernes automatisent désormais une grande partie du travail préparatoire, en générant du code SQL, en nettoyant les données brutes, en signalant les problèmes de qualité des données avant qu’ils ne deviennent des problèmes. Il ne s’agit pas seulement d’un gain de productivité. Il s’agit d’un changement d’orientation : de l « écriture manuelle de scripts à la modélisation et au déploiement réels. Lorsque ces fonctions travaillent dans le même environnement, conçu pour l » échelle, vous éliminez les frictions inutiles. L’ingénierie des fonctionnalités, la logique de transformation, tout cela devient plus rapide, plus précis et plus facile à maintenir.

Il est important d’exécuter tout cela sans serveur. Vous ne voulez pas que vos ingénieurs pensent à l’infrastructure. Lorsque le calcul s’adapte automatiquement au volume de la charge de travail, vos charges de travail d’IA sont plus performantes sans surveillance constante ni planification des ressources.

Pour les décideurs de haut niveau, en particulier dans les entreprises axées sur la croissance, il ne s’agit pas d’une optimisation informatique. C’est un multiplicateur de force. La vitesse, la cohérence et la résilience s’améliorent tout au long du cycle de vie des données. Cela améliore directement la rapidité de lancement des nouveaux produits, la rapidité d’obtention des informations et la capacité des équipes à réagir au changement.

Traiter les contenus non structurés comme des « citoyens de première classe »

Le contenu non structuré n’est plus facultatif. Il est au cœur de la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients, détectent les risques et découvrent des opportunités. Pourtant, la plupart des entreprises continuent de traiter des éléments tels que les fichiers audio, les transcriptions et les images en dehors des flux de données standard, ce qui nécessite des outils, des pipelines et des équipes distincts.

Cette approche crée des silos de par sa conception. Elle ralentit également l’application de l’IA à des problèmes de grande valeur. La meilleure approche consiste à intégrer les données non structurées dans l’environnement analytique central, à les indexer, à les traiter et à les considérer comme interrogeables à l’aide de méthodes familières telles que le langage SQL. Les plateformes modernes ont déjà rendu cela possible. Certaines convertissent même les résultats de l’IA directement en tableaux structurés sans nécessiter de pipeline personnalisé.

Prenons un exemple aussi simple que l’analyse des journaux d’assistance à la clientèle. Si ces transcriptions peuvent cohabiter avec votre profil client et vos données de vente, dans un seul environnement, vous pouvez appliquer l’IA pour détecter les sentiments, identifier les tendances et faire émerger des prédictions, le tout sans passer d’un outil à l’autre. Et vous pouvez le faire à la vitesse de production.

Pour les cadres qui supervisent les opérations, la transformation numériqueou le service client, il ne s’agit pas d’un choix technique de fond, mais d’une voie vers une transparence tangible. Lorsque tous vos types de données parlent le même langage dans l’analytique, les idées émergent plus rapidement et créent un impact là où cela compte.

L’adaptabilité architecturale est inestimable

Les entreprises qui adoptent l’IA à grande échelle ont besoin non seulement de meilleurs modèles, mais aussi d’une infrastructure de données capable de s’adapter rapidement à l’évolution des charges de travail. Cela signifie que votre architecture de base doit non seulement prendre en charge les besoins actuels, mais aussi rester suffisamment flexible pour gérer de nouveaux modèles, des entrées non structurées et des changements dans la façon dont les données sont utilisées à travers les produits et les fonctions.

Intégrer des tâches d’IA directement dans la plateforme de données c’est ainsi que les équipes tournées vers l’avenir prennent de l’avance. La classification, la transcription et la synthèse ne doivent plus être effectuées dans des systèmes distincts. Vous pouvez exécuter ces tâches dans l’environnement analytique lui-même, là où se trouvent déjà les données. Cela permet de réduire la latence, la complexité de l’ingénierie et d’accélérer le cycle de déploiement, de l’idée à la connaissance.

Les modèles fondamentaux ne sont plus l’apanage des laboratoires de recherche ou des grandes entreprises. Ils font de plus en plus partie de l’outillage quotidien des entreprises. Cette évolution ouvre de nouvelles perspectives, mais elle s’accompagne également d’exigences plus strictes en matière d’intégration. Votre plateforme doit prendre en charge des charges de travail dynamiques, des entrées multimodales et des sorties de modèles diverses, tout en maintenant la stabilité et la rentabilité. Si ce n’est pas le cas, il n’y aura pas d’évolution.

Les dirigeants qui mènent une stratégie digitale, d’IA ou de cloud doivent penser l’architecture comme un différenciateur stratégique. La flexibilité n’est pas une question de frais généraux, c’est le contrôle des risques et la vitesse combinés. À mesure que de nouveaux cas d’utilisation de l’IA émergent, de la personnalisation à la détection d’anomalies, la capacité à traiter, transformer et analyser les données en un seul endroit, en utilisant l’IA de manière native, distinguera les entreprises les plus performantes des autres.

Faits marquants

• Construire pour des données prêtes pour l’IA : Les dirigeants devraient investir dans des architectures qui unifient les données structurées et non structurées, ce qui permet d’obtenir des informations évolutives et pilotées par l’IA sans dépendre d’une logique fragile et codée en dur.
• Adapter l’infrastructure à la charge de travail : Les dirigeants devraient adapter l’infrastructure à des charges de travail d’IA spécifiques, texte, vidéo ou prévision, afin d’améliorer les performances et de réduire les dépenses inutiles sur des systèmes généralisés.
• Automatisez en amont pour aller plus vite en aval : La rationalisation de la préparation des données avec des plateformes sans serveur et l’automatisation dans la plateforme réduit la latence, stimule la reproductibilité et permet à l’équipe de se concentrer sur les travaux de modélisation à forte valeur ajoutée.
• Faites des données non structurées un citoyen de première classe : Les dirigeants qui supervisent la transformation doivent s’assurer que les données non structurées, comme l’audio, le texte ou les images, sont intégrées directement dans les flux de travail analytiques afin de maximiser les informations sans ajouter de complexité au pipeline.
• Concevoir pour la flexibilité ou prendre du retard : Les dirigeants doivent donner la priorité aux architectures adaptatives, intégrées à l’IA, qui prennent en charge des modèles de base évolutifs et divers types de données afin de maintenir la vitesse, l’échelle et la préparation à l’avenir.