Principes directeurs pour des données prêtes pour l’IA
Vous savez comment tirer parti de l’IA, mais avez-vous intégré les principes directeurs pour concrétiser cette stratégie en toute sécurité ? Nous pouvons vous aider à progresser en toute confiance dans votre transition vers l’IA et à réaliser son plein potentiel pour votre entreprise.
Principes directeurs à consulter
Conseils pour réussir dans le domaine des données et de l’IA
Voici quelques conseils pour relever certains défis courants liés à l’exploitation des données existantes et à la transformation des systèmes obsolètes en actifs prêts pour l’IA à des fins d’innovation, d’extensibilité et de génération de valeur. Pour plus d’informations, contactez notre ingénieur commercial local pour découvrir l’aide que nous pouvons vous apporter en matière de gouvernance des données structurées.
Une mauvaise compréhension de vos données et de leur emplacement dans votre environnement limitera votre capacité à identifier les actifs clés, à évaluer les risques et à impliquer les parties prenantes dans les initiatives d’IA. Pour avoir une meilleure visibilité de vos données et de leur impact, analysez l’environnement, identifiez vos cas d’utilisation stratégiques et favorisez l’implication des parties prenantes.
Une gouvernance inadéquate de votre préparation à l’IA augmente le risque de non-conformité, dégrade la qualité des données et ternit la fiabilité des résultats d’IA auprès des utilisateurs. Pour gérer correctement votre préparation à l’IA, vous devez mettre en place des cadres de gouvernance et certifier vos modèles d’IA et vos protocoles de conformité.
La plupart des organisations disposent d’un écosystème divers d’applications et de bases de données qui limitera votre extensibilité et engendrera des difficultés pour trouver des données adaptées à l’IA et intégrer les systèmes existants dans des structures d’IA modernes. Pour relever le défi du cloisonnement des données, il faut concevoir et maintenir des modèles de données capables de s’adapter au volume, à la complexité et à la diversité croissants des données, mettre en œuvre des outils d’intégration pour les systèmes existants et tirer parti du cadre méthodologique Data Vault 2.0 pour établir des entrepôts de données et des lacs de données évolutifs.
Si vous ne maintenez pas et ne gérez pas systématiquement la qualité de vos données, ne vous attendez pas à des résultats d’IA précis, sérieux et fiables. Afin de vous assurer de ne pas souffrir des conséquences d’une IA alimentée par des données de mauvaise qualité, concentrez-vous sur l’automatisation de vos processus de profilage, de validation et de nettoyage des données afin d’obtenir des résultats d’IA cohérents et de qualité.
Si votre architecture de données d’IA n’est pas capable de répondre à la demande de votre entreprise en matière d’IA, vos coûts augmenteront, vos projets de mise en œuvre d’IA subiront des retards et votre préparation future à l’analyse avancée sera limitée. Vous pouvez vous assurer que vos systèmes d’IA seront capables de gérer des volumes de données croissants, de s’adapter aux changements et de maintenir des performances élevées au fil du temps en concevant des architectures d’IA évolutives avec des structures de médiation, une surveillance et des pipelines adaptatives.
Si vous ne pouvez pas facilement retracer les sources de vos données, vous n’aurez pas la confiance et la transparence nécessaires pour une gouvernance adaptée en accord avec les obligations en matière de conformité de vos modèles d’IA. Afin d’assurer la transparence de vos modèles d’IA et de gagner la confiance de vos utilisateurs et parties prenantes, établissez un suivi du lignage, un catalogage et des pistes d’audit des données pour une traçabilité claire.
En cas de systèmes intégrés de manière incohérente, vous rencontrerez des goulets d’étranglement lors de la construction de pipelines d’IA, une réduction de l’efficacité opérationnelle et une érosion de la confiance dans l’utilisation de l’IA. Vous pouvez obtenir la cohérence nécessaire en favorisant une intégration transparente des données entre vos systèmes existants et modernes à l’aide de cadres structurés.
Optimisez l’IA agentique avec des données prêtes pour l’IA
Les données prêtes pour l’IA sont la pierre angulaire du fonctionnement autonome, éthique et efficace de l’IA agentique. Elles favorisent des résultats cohérents et de haute qualité dans ces systèmes tout en permettant aux organisations d’optimiser leurs investissements dans l’IA et d’atténuer les risques. Sans données prêtes pour l’IA, impossible de réaliser le plein potentiel de l’IA.
Êtes-vous sur la voie de l’IA explicable ?
Découvrez comment la mise en œuvre de cadres de gouvernance de l’IA fiables peut conduire à des systèmes d’IA plus transparents et plus responsables, en garantissant la conformité éthique et en favorisant la confiance dans les décisions basées sur l’IA.