Déverrouiller les 99 % restants de vos données requiert une transformation radicale de votre approche. Entre l’inutilisation des données non structurées et la méfiance à l’égard de leur fiabilité, de nombreuses organisations stagnent. Les enjeux sont colossaux : les données non exploitées renferment des trésors d’insights nécessaires pour façonner des décisions stratégiques éclairées. L’accès à cette richesse d’informations favorise une créativité inédite, excelle sous l’égide d’une intelligence artificielle efficace et adaptée. Acquérir une compréhension exhaustive de vos données devient essentiel pour manifester pleinement leur potentiel.
Compréhension des données d’entreprise
Les entreprises, qu’elles soient petites ou grandes, commencent à saisir la valeur considérable de leurs données pour optimiser l’expérience utilisateur et client, tout en développant des stratégies fondées sur des preuves tangibles. L’émergence de l’intelligence artificielle (IA) renforce l’importance d’un accès facilité et pragmatique aux données disponibles, multiplication de leur potentiel d’exploitation.
Les défis d’une adoption réussie de l’IA
Pour tirer parti de l’IA, les entreprises doivent engager des efforts significatifs dans la collecte, la curation et le prétraitement des données. Des enjeux tels que la gouvernance des données, la confidentialité et la conformité réglementaire exigent une attention particulière dès le début du processus. L’intégration de l’IA ne peut se faire sans une préparation méticuleuse et un cadre rigoureux.
La complexité des données
Henrique Lemes, responsable de la plateforme de données pour les Amériques chez IBM, souligne la complexité des données d’entreprise. Les informations sont souvent classées en données structurées et non structurées. Les premières sont organisées dans un format standardisé, tandis que les secondes englobent des formats variés tels que courriels, publications sur les réseaux sociaux ou vidéos, très riches en informations mais difficilement exploitables.
Exploiter le potentiel des données non structurées
Moins de 1 % des données d’entreprise sont utilisées par l’IA générative, alors que plus de 90 % de ces données relèvent de la catégorie non structurée. Cela a un impact direct sur la confiance et la qualité des informations utilisées pour la prise de décision. Les décideurs doivent être assurés que les données sont complètes et fiables.
L’importance de l’ingestion automatisée
Pour transformer le flux informe de données en un véritable outil de décision, l’ingestion automatisée s’avère essentielle. Cette démarche permet d’augmenter considérablement le volume de données utilisables par l’IA, tout en respectant les règles de gouvernance. Les entreprises doivent s’efforcer d’automatiser ce processus pour en maximiser les bénéfices.
Méthodes d’optimisation des données
Trois processus clés émergent pour permettre aux entreprises de valoriser leurs données :
Ingestion à grande échelle
Automatiser le passage des données vers des systèmes d’analyse est la première étape cruciale. Cela facilite la transition des données brutes vers des données prêtes pour une utilisation AI.
Curation et gouvernance des données
Une fois les données ingérées, la curation et la mise en place de règles de gouvernance deviennent primordiales. Ces pratiques garantissent la qualité des données et leur conformité aux réglementations en vigueur.
Disponibilité pour l’IA générative
Une fois les étapes précédentes réalisées, il est possible de rendre les données disponibles pour l’IA générative. Cela communique la valeur ajoutée des données organisées et prêtes à l’emploi.
Approche de transformation des données chez IBM
IBM adopte une approche unifiée. Cette méthode repose sur une compréhension approfondie du parcours d’AI de l’entreprise, intégrée à des solutions logicielles avancées et à une expertise sectorielle. Cela permet de transformer efficacement les données structurées et non structurées en actifs prêts pour l’IA, tout en respectant les normes de gouvernance et de conformité.
Besoin croissant de gouvernance des données
L’augmentation des volumes et de la diversité des données complique la gestion. Les entreprises rencontrent des obstacles lors de l’expansion de leurs solutions d’IA, souvent conçues pour des tâches spécifiques. À mesure qu’elles cherchent à élargir leur champ d’application, la gestion des données non structurées devient un impératif qui alimente la demande croissante pour des solutions de gouvernance des données.
Options et outils pour l’AI dans les industries réglementées
IBM propose une gamme de solutions adaptées aux entreprises, incluant des outils pour permettre le fonctionnement de la charge de travail AI, même dans les secteurs les plus réglementés. Des institutions telles que des banques internationales et des multinationales font confiance à la capacité de Big Blue à transformer des données en ressources exploitables.
Pour plus d’informations sur l’optimisation des pipelines de données pour l’IA, conduisant à des résultats commerciaux tangibles avec un retour sur investissement rapide, vous pouvez consulter cet article sur les partenariats entre SAP et Databricks pour la gestion des données.
Apple met également l’accent sur la confidentialité des données avec des informations synthétiques et anonymisées, renforçant l’intérêt croissant pour une gouvernance de données en adéquation avec l’IA. Les entreprises françaises adoptent des stratégies de partage de données à l’échelle mondiale, illustrant une tendance plus large vers l’exploitation efficiente des données. Les biais potentiels dans les ensembles de données demeurent un sujet préoccupant pour la communauté académique et professionnelle.
L’intelligence artificielle se positionne comme un levier indéniable pour optimiser les données clients et stimuler la croissance. Cela démontre l’importance de déverrouiller les 99 % restants de données disponibles pour les entreprises cherchant à capitaliser sur la puissance de l’IA.
Foire aux questions courantes
Comment puis-je déverrouiller les 99 % restants de mes données non utilisées pour l’IA ?
Pour déverrouiller les données non utilisées, il est essentiel de mettre en place des systèmes d’automatisation pour l’ingestion de données, ainsi qu’une gouvernance des données solide pour assurer leur qualité et leur conformité. L’utilisation de technologies avancées d’analyse peut également permettre d’extraire des informations pertinentes à partir de données non structurées.
Quelles types de données sont considérées comme non structurées ?
Les données non structurées incluent des formats variés tels que des e-mails, des publications sur les réseaux sociaux, des vidéos, des images, des documents, et des fichiers audio. Bien qu’elles soient plus complexes à analyser, elles contiennent souvent des insights précieux pour l’entreprise.
Pourquoi est-il important de gérer les données non structurées ?
La gestion des données non structurées est cruciale car elles représentent plus de 90 % des données disponibles dans de nombreuses entreprises. Ignorer ces données peut entraîner une perte d’opportunités d’innovation et une prise de décision basée sur des informations incomplètes.
Quelle est la première étape pour rendre mes données prêtes pour l’IA ?
La première étape consiste à automatiser l’ingestion de données à grande échelle. Cela permet de recueillir et de structurer facilement les données de manière efficace, afin qu’elles soient accessibles pour des analyses avancées.
Comment garantir la sécurité et la conformité de mes données lors de leur utilisation pour l’IA ?
Il est important d’établir des règles de gouvernance des données dès le début, en respectant les réglementations spécifiques à votre industrie. Cela inclut des protocoles de sécurité pour protéger les données sensibles ainsi que des processus d’anonymisation.
Quels outils sont disponibles pour faciliter le traitement des données non structurées ?
De nombreux outils et logiciels avancés existent pour faciliter le traitement des données non structurées, notamment ceux qui intègrent l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour extraire des insights et optimiser leur utilisation.
Quel est le rôle de la gouvernance des données dans l’exploitation des données pour l’IA ?
La gouvernance des données joue un rôle fondamental en veillant à ce que les données restent précises, fiables, et conformes aux régulations. Elle établit les réglementations nécessaires pour l’usage des données, assurant ainsi qualité et intégrité dans les analyses réalisées.
À quel point une stratégie d’intégration des données non structurées est-elle rentable ?
Adopter une stratégie efficace d’intégration des données non structurées peut générer un retour sur investissement significatif. Selon certaines études, les entreprises peuvent réaliser plus de 40 % de ROI lorsque l’intégration est correctement mise en œuvre.
Comment unifier les processus de gestion des données structurées et non structurées ?
Unifier ces processus nécessite une approche de gouvernance intégrée qui combine la gestion des données structurées avec des analyses de données non structurées. Cela implique souvent des outils performants permettant une vue d’ensemble sur toutes les données disponibles.
