De nombreuses organisations peinent à adopter avec succès l’IA en raison d’une qualité de données et d’une stratégie inadéquates
Si vous vous intéressez sérieusement à l’IA, vous devez vous intéresser sérieusement à vos données. C’est la dure réalité. À l’heure actuelle, de nombreuses entreprises se heurtent à un mur parce que leurs données ne sont tout simplement pas prêtes. Elles sont anciennes, incomplètes ou dispersées dans des équipes et des systèmes qui se parlent à peine. Les dirigeants investissent dans l’IA, mais la moitié du temps, ils alimentent ces systèmes avec des données de qualité médiocre et se demandent ensuite pourquoi les résultats ne correspondent pas aux attentes.
Le problème principal ? Les organisations traitent les données comme une préoccupation opérationnelle de bas niveau, plutôt que comme une priorité commerciale essentielle. En l’absence de structure, gouvernance et feuille de route clairevous ne donnez aucune chance à vos ingénieurs ou à vos modèles d’IA. Cela devient un problème lorsque l’IA commence à devenir un élément central de votre stratégie. Les décisions prises sur la base de données désordonnées, biaisées ou superficielles aboutissent à des résultats erronés, et les équipes intelligentes finissent par rechercher du bruit plutôt que des informations.
Si près de 50 % des entreprises interrogées déclarent que la mauvaise qualité des données ou le manque de données bloque leurs efforts en matière d’IA, il s’agit d’un problème systémique. Et les dirigeants peuvent y remédier s’ils décident de traiter les données avec la même urgence que celle qu’ils accordent au chiffre d’affaires, au produit ou à la stratégie d’expansion.
Une stratégie moderne en matière de données est essentielle pour obtenir des résultats efficaces en matière d’IA.
Soyons simples : si vos modèles d’IA ne sont pas liés à vos objectifs commerciaux, ils constituent un gaspillage de ressources informatiques et de personnel. Une stratégie stratégie de données moderne vous permet d’aligner les efforts de l’ingénierie, du produit et de l’entreprise sur un objectif clair. Elle transforme les données d’un élément réactif en un élément générateur d’avantages.
Ce type de stratégie implique une structure. Vous définissez comment les données entrent dans le système, qui est responsable de leur conservation, comment elles sont protégées et comment les personnes de l’organisation peuvent réellement les utiliser. Vous cessez de considérer les données comme des fichiers stockés et commencez à les considérer comme un véritable actif opérationnel, quelque chose qui alimente l’IA, informe les décisions en temps réel et apporte de la valeur partout, des opérations à l’expérience client.
Les entreprises les plus intelligentes l’ont déjà appris. Elles créent des systèmes pour les gérer, les utiliser et les améliorer. Elles alignent la stratégie des données sur les objectifs de l’entreprise, et non sur des suppositions. C’est là que les choses commencent à s’améliorer, car chaque modèle formé, chaque information générée devient plus précise, plus pertinente et plus en phase avec les objectifs réels de l’entreprise.
Par conséquent, si vous souhaitez prendre des décisions plus rapidement et à plus grande échelle, cessez de considérer la « stratégie des données » comme un projet secondaire. C’est la base.
Des données de haute qualité et bien préparées sont essentielles à la performance de l’IA
Toutes les données ne sont pas égales, et l’IA ne pardonne pas les normes basses. De bons algorithmes formés sur de mauvaises données ne donneront pas de bons résultats. Vous obtiendrez peut-être des résultats, mais ils seront probablement inexacts, biaisés ou tout simplement non pertinents. La plupart des organisations collectent déjà d’énormes volumes de données, mais la plupart d’entre elles sont désorganisées ou brutes. Ce que de nombreux dirigeants sous-estiment, c’est la quantité de travail préparatoire nécessaire avant que les données ne deviennent utilisables pour l’IA.
En réalité, environ 80 à 90 % des données d’entreprise sont non structurées, qu’il s’agisse de documents, de messages, de fichiers PDF ou d’images. Elles ne sont pas organisées de manière à ce que les machines puissent les traiter. Par conséquent, si votre équipe ne prend pas le temps de les nettoyer, de les structurer et de filtrer le bruit, vous entraînerez votre IA sur des données erronées. Les équipes sont alors surprises de constater que les recommandations ne correspondent pas aux résultats obtenus dans le monde réel.
Il s’agit là du coût d’une application correcte de l’IA. Vous avez besoin de processus définis pour étiqueter les ensembles de données, automatiser la validation des données et détecter les lacunes ou les incohérences. C’est là que DataOps entre en jeu, en apportant une surveillance continue, des contrôles de qualité et des flux de travail reproductibles dans vos pipelines. Si vous n’investissez pas dans ces éléments dès le départ, vous finirez par le payer sous la forme de retouches, de dérives de modèles et de sous-performances.
Les dirigeants doivent inciter les équipes à considérer la préparation des données comme une fonction stratégique, et non comme une tâche secondaire. Elle nécessite des ressources, une appropriation et des normes mesurables. C’est alors que vos modèles commencent à produire des résultats auxquels les gens font confiance.
Une stratégie moderne de données d’IA doit s’aligner sur les objectifs de l’entreprise.
Les données n’ont aucune valeur si elles ne font pas progresser l’entreprise. Il est facile de collecter d’énormes quantités d’informations sans savoir quoi en faire. C’est de la thésaurisation de données, pas de la stratégie. Une stratégie intelligente en matière de données commence par l’identification des principales questions commerciales en jeu. Essayez-vous de réduire les délais de livraison ? D’améliorer l’expérience des clients ? Lancer un nouveau produit intelligent ? Si vous ne définissez pas ces questions dès le départ, vos données et vos modèles d’IA ne s’aligneront pas sur des résultats significatifs.
Les dirigeants doivent commencer par être clairs : quelles décisions voulons-nous prendre plus rapidement ? Où l’IA peut-elle contribuer à réduire le gaspillage ou à améliorer la précision ? Votre architecture de donnéesvos données, vos pipelines et vos outils d’analyse doivent être conçus pour répondre à cet objectif. Sinon, les équipes ne font que stocker des téraoctets que personne n’utilise.
Lorsque tout le monde comprend pourquoi des données spécifiques sont importantes, l’utilisation s’améliore et les modèles d’IA s’entraînent plus rapidement et plus efficacement. Ce niveau d’alignement offre une valeur commerciale et un temps de réponse mesurables au sein des équipes.
Les dirigeants efficaces sont à l’origine de cette démarche depuis le sommet. Ils n’attendent pas que l’informatique ou la science des données devine. Ils précisent d’emblée les besoins de l’entreprise et continuent d’affiner ces objectifs en fonction de l’évolution des marchés. En effet, ce n’est que lorsque la stratégie de données est au service de l’entreprise que l’IA peut évoluer avec elle.
Une solide gouvernance des données garantit la fiabilité et la conformité du modèle d’IA
Si votre organisation veut développer l’IA de manière responsable, la gouvernance doit être une constante. Une mauvaise gouvernance des données entraîne des informations erronées, des modèles biaisés et des maux de tête juridiques, qui n’ont rien à faire dans une entreprise moderne tournée vers l’IA. Définir des politiques claires en matière de propriété des données, de contrôle d’accès et de droits d’utilisation n’est pas une charge bureaucratique. Il s’agit d’un élément fondamental pour construire des systèmes qui fonctionnent comme prévu et qui résistent à l’examen.
La gouvernance des données définit qui est responsable de la qualité des données, ce qui peut légalement être utilisé dans les modèles de formation et comment l’accès aux données est géré en interne. Par exemple, la formation sur les données personnelles des utilisateurs sans contrôle de la confidentialité peut rapidement conduire à des violations, en particulier dans le cadre de réglementations telles que le GDPR en Europe ou le CCPA en Californie. Une gouvernance solide réduit ces risques en intégrant des règles dès le départ.
Les dirigeants doivent savoir à qui appartiennent les données dans chaque domaine fonctionnel et si elles sont collectées et stockées conformément aux politiques en vigueur. Ils doivent également s’assurer que des audits réguliers ont lieu. Dans les organisations pilotées par l’IA, la gouvernance est ce qui permet de maintenir les modèles alignés sur la réalité, l’éthique et la loi. Sans elle, vous ne protégez ni vos clients, ni votre feuille de route.
La prochaine phase de l’IA sera fortement réglementée, dans toutes les régions. Prendre de l’avance en matière de gouvernance signifie que vous construisez pour l’avenir, et non que vous vous empressez de réparer ce qui est cassé.
L’élimination des silos de données crée une source de vérité cohérente et unifiée pour l’IA
Les systèmes de données fragmentés sont un frein à la rapidité et à la fiabilité de l’IA. Dans la plupart des entreprises, les données sont encore réparties entre les différents services : le marketing utilise un ensemble de données, le produit en utilise un autre et les opérations conservent le leur. Cette déconnexion rend presque impossible l’entraînement des modèles d’IA avec une vue complète de l’entreprise. Si vous ne pouvez pas avoir une vue d’ensemble, les résultats manqueront quelque chose d’important.
L’unification des données entre les systèmes est une préoccupation stratégique. L’accès centralisé, le traitement régi et les normes partagées entre les départements permettent aux modèles d’IA de fonctionner avec précision et pertinence. Lorsque tous les services de l’entreprise contribuent à la même base de données et y puisent, vous renforcez la cohérence des prévisions, de la personnalisation et de l’automatisation.
Rivian, l’entreprise spécialisée dans les véhicules électriques, a su tirer son épingle du jeu en s’éloignant des silos de données et en mettant en place une architecture de données unifiée. Cela lui a permis de faire évoluer ses projets d’IA plus rapidement et de manière plus fiable, car elle n’avait plus à essayer de combler les lacunes entre des systèmes déconnectés. C’est le genre de décision structurelle qui transforme l’IA d’une expérience en quelque chose d’intégré et d’évolutif.
Les dirigeants doivent donner la priorité aux investissements dans l’infrastructure et la culture qui soutiennent la cohésion des données. Sans cela, même vos meilleurs modèles souffriront d’angles morts et de boucles d’entraînement imprécises.
L’amélioration continue et le contrôle de la qualité des données sont essentiels.
La qualité des données n’est pas quelque chose que l’on règle une fois et que l’on oublie. Les données d’entrée changent constamment, de nouvelles sources sont mises en ligne, les formats changent, les utilisateurs font des erreurs manuelles. Tout cela a un impact sur la performance de vos modèles. Sans une surveillance et une itération constantes, vos modèles perdent en précision, en pertinence et en fiabilité.
Les équipes avant-gardistes utilisent DataOps pour gérer cette situation. Il s’agit d’une méthodologie axée sur le test, la validation et l’amélioration continus des pipelines de données. Grâce à des contrôles automatisés, les équipes peuvent détecter les anomalies avant qu’elles ne contaminent les ensembles de formation ou ne faussent les résultats analytiques. Il s’agit de mettre en place des systèmes qui empêchent ces anomalies d’atteindre les environnements de production.
Les dirigeants doivent regarder au-delà des tableaux de bord et des mesures de vanité. Ce sont les données propres qui permettent d’aligner les modèles sur la réalité de l’entreprise. Pour cela, il faut investir, à la fois dans la technologie et dans la propriété. Un membre de votre organisation doit être responsable de la qualité des données, de la même manière qu’il est responsable du temps de fonctionnement du système ou de la performance du produit.
À mesure que votre volume de données augmente et que vos efforts en matière d’IA se développent, la visibilité en temps réel et les mécanismes de correction sont essentiels. Plus vous automatisez cela, moins vos équipes passent de temps à nettoyer après coup, et plus elles peuvent se concentrer sur l’innovation.
Une infrastructure de données évolutive et intégrative permet d’être prêt pour l’IA
L’IA ne fonctionnera pas si votre infrastructure ne peut pas supporter la charge. Il s’agit de construire un système qui prenne en charge l’ingestion à grande vitesse et en grand volume de données structurées et non structurées. Il doit également permettre l’intégration modulaire d’outils d’analyse, d’environnements d’entraînement de modèles et de couches d’inférence en temps réel.
La plupart des entreprises investissent désormais dans des entrepôts de données et des lacs de données basés sur le Cloud. C’est la base. Ce qui importe davantage, c’est de savoir si l’architecture prend en charge l’intégration plug-and-play avec de multiples systèmes internes et sources de données externes. Si votre équipe découvre une nouvelle donnée précieuse, comme des données sur les sentiments des clients ou des API tierces, vous devriez pouvoir la connecter sans avoir à attendre six mois.
Vos modèles d’IA dépendent de la facilité d’accès. Si vous avez mis en place une infrastructure flexible, vos équipes ne perdront pas de temps à vérifier les autorisations de données ou à reconstruire les pipelines chaque mois. Lorsque l’infrastructure se met en travers de la route, la dynamique s’essouffle rapidement. Et c’est là que la plupart des initiatives d’IA échouent à cause de la lenteur des systèmes.
Selon des résultats récents, 52 % des organisations sont encore en train de mettre à niveau leur infrastructure pour permettre l’IA à grande échelle. Cela signifie que la priorité est claire, mais que l’exécution est inégale. Si vous voulez aller plus vite que vos concurrents, c’est l’un des premiers domaines que vous devez résoudre.
Les personnes, la culture et la maîtrise des données sont aussi essentielles que la technologie pour une stratégie réussie en matière de données d’IA.
La technologie ne vous portera pas si votre personnel n’est pas prêt. La plupart des stratégies d’IA échouent parce que les entreprises négligent l’élément humain, les compétences, l’état d’esprit et l’appropriation. Vous pouvez construire la meilleure infrastructure au monde, mais si votre équipe ne comprend pas comment l’utiliser ou pourquoi elle est importante, les résultats seront inégaux et l’adoption s’enlisera.
Une organisation axée sur les données est le fruit de la création d’une culture dans laquelle les décisions sont prises sur la base d’éléments probants, et cela ne passe pas par des formations ponctuelles. Cela passe par un soutien constant de la part de la direction, par une sensibilisation de l’ensemble de l’équipe et par une définition claire des rôles. La désignation des propriétaires de données en fait partie. Il s’agit des personnes responsables d’ensembles de données spécifiques, qui veillent à la qualité, au contrôle de l’accès et à la conformité.
La formation est essentielle. Vos collaborateurs doivent apprendre à travailler avec des outils d’IA, à interpréter les résultats et à poser les bonnes questions. S’ils ne sont pas sûrs d’eux, ils ne les utiliseront pas. Et s’ils ne l’utilisent pas, le retour sur investissement s’effondre, quelles que soient les capacités techniques des modèles ou des plateformes.
Les dirigeants doivent prendre les devants. Il s’agit notamment de donner la priorité à la maîtrise des données dans toutes les équipes, de recruter en fonction des capacités, et pas seulement des compétences techniques, et d’ancrer les objectifs en matière de données dans les indicateurs de performance clés de l’entreprise. On n’obtient pas une culture axée sur les données en espérant qu’elle se produise. Vous la construisez intentionnellement.
Une liste de contrôle structurée sur l’état de préparation des données d’IA permet d’identifier les lacunes en matière de mise en œuvre.
La plupart des plans semblent solides en théorie jusqu’à ce que vous essayiez de les mettre en œuvre. C’est là qu’une liste de contrôle est utile, car elle oblige à la clarté. Si vous ne pouvez pas répondre à la question de savoir si vos données s’alignent directement sur les questions de l’entreprise ou si les politiques de gouvernance sont appliquées à toutes les sources de données, vous avez déjà trouvé des domaines à améliorer.
Un cadre de préparation structuré décompose la complexité en éléments gérables. Vous examinez l’alignement sur les objectifs de l’entreprise, le niveau de soutien de la direction, la maturité de votre culture des données, la solidité de votre gouvernance, les mécanismes de qualité en temps réel, les capacités d’intégration et la sécurité des données. Chacun de ces éléments est important et, ensemble, ils vous donnent une vision claire de votre situation.
Pour les dirigeants, la liste de contrôle vous indique où changer d’échelle, où investir et ce qui bloque les performances. Les entreprises qui affinent constamment cette base sont celles qui prendront de l’avance parce qu’elles ont mis en œuvre l’IA avec discipline.
Le succès à long terme de l’IA exige une exécution disciplinée des piliers de la stratégie de données.
L’IA ne transforme pas l’entreprise à elle seule. Ce qui donne des résultats, c’est une exécution disciplinée à travers chaque couche fondamentale, la qualité des données, la gouvernance, l’infrastructure, l’intégration, la capacité de l’équipe et l’alignement stratégique. Les entreprises qui tirent une valeur constante et fiable de l’IA ne mènent pas d’expériences ponctuelles. Elles construisent des systèmes qui évoluent, s’adaptent et soutiennent la croissance réelle de l’entreprise au fil du temps.
Ce type de cohérence nécessite une orientation de la part de la direction. Il ne se produit pas lorsque les dirigeants délèguent l’IA à une petite unité de R&D ou dépendent entièrement de fournisseurs. Cela se produit lorsque les organisations définissent des indicateurs clés de performance clairs concernant la performance des données, investissent dans des pipelines bien instrumentés, veillent régulièrement au respect de la conformité et tiennent les équipes responsables des résultats. Chaque initiative stratégique liée à l’IA devrait avoir un impact mesurable, les données étant le lien entre le concept et l’exécution.
Ce qui distingue les organisations qui maintiennent les gains de l’IA de celles qui piétinent, c’est leur capacité à intégrer l’exécution et l’adaptation. La technologie évolue. Le comportement des clients change. De nouveaux cadres réglementaires apparaissent. Sans structure ni discipline, votre capacité d’IA ne suivra pas. Avec elles, vous restez prêt, rapide à itérer, rapide à répondre et bien positionné pour diriger.
Pour les dirigeants, cela signifie qu’il faut traiter l’IA non pas comme une simple capacité, mais comme un cadre évolutif qui touche tous les niveaux de l’entreprise. Elle exige une pensée systémique. Vous n’avez pas besoin de la perfection dès le premier jour. Mais vous devez vous engager à affiner les fondamentaux, en permanence. C’est le modèle qui vous permettra de rester compétitif aujourd’hui et de conserver votre avantage dans les années à venir.
Récapitulation
Si vous voulez que l’IA produise de véritables résultats commerciaux, cessez de la considérer comme un projet secondaire et commencez à traiter vos données comme une infrastructure. Les organisations qui tirent leur épingle du jeu sont celles qui mettent en place des systèmes disciplinés autour de la préparation, de la gouvernance et de la culture des données. Elles comprennent que des données propres, structurées et bien gérées sont le moteur d’une IA fiable et évolutive.
Il s’agit d’un changement de capacité. Le succès ne vient pas des raccourcis. Il vient de l’exécution, de la mise en correspondance de l’IA avec des objectifs commerciaux clairs, de l’investissement dans la bonne infrastructure et de l’alignement des personnes à travers l’organisation pour qu’elles s’approprient les données avec lesquelles elles travaillent. C’est le jeu.
Pour les dirigeants, cela signifie qu’il faut donner le ton depuis le sommet. Construisez les fondations maintenant, et vos initiatives en matière d’IA cesseront d’être des expériences et deviendront des moteurs de valeur réelle. Vous n’avez pas besoin de perfection, mais seulement de concentration, d’appropriation et de rythme. Le reste s’ajoute.
