Pour la plupart des organisations, les environnements informatiques de plus en plus complexes constituent un véritable casse-tête. Bien qu’il y ait davantage de données disponibles au sein de l’organisation, elles sont souvent cloisonnées et nécessitent une expertise dans différents domaines technologiques pour être déchiffrées. Non seulement il est difficile pour l’esprit humain de gérer efficacement cette complexité, mais il est également impossible de faire évoluer efficacement les ressources pour analyser le volume de données. .
Pourtant, pour rester compétitives et gérer la complexité, les organisations doivent exploiter la valeur de l’IA à grande échelle. Ils ne peuvent pas y parvenir sans données : les données sont l’oxygène dont l’IA a besoin pour fonctionner. Un 2024 enquête de Wavestone a révélé que 87 % des dirigeants déclarent tirer profit de leurs investissements en matière de données et d’analyse. Il s’agit d’une nette augmentation par rapport à la version 2017 de cette enquête, où seulement 48 % des dirigeants partageaient cette opinion.
Nous constatons de plus en plus de différenciations entre les entreprises – entre celles qui peuvent déployer l’IA avec succès et prospérer et celles qui sont à la traîne parce qu’elles ne le peuvent pas. Et même si l’IA est considérée comme un impératif commercial, son déploiement n’est pas aussi fluide qu’on le souhaiterait. Seulement 37 % des entreprises ont déclaré que les efforts visant à améliorer la qualité des données ont été couronnés de succès – ce qui indique que même si les entreprises voient de la valeur dans certains projets, elles peuvent ne pas en voir dans tous (ou doivent dépenser excessivement pour en obtenir).
Alors, comment les organisations peuvent-elles déployer l’IA à grande échelle pour générer de la valeur ?
Premièrement, ils doivent garantir qu’il existe des données de haute qualité et hautement disponibles pour former les modèles d’IA. Ensuite, les organisations doivent exploiter cette IA sur de vastes ensembles de données pour les cas d’utilisation considérés afin de résoudre les problèmes informatiques à grande échelle, prouver la valeur et fournir une base pour d’autres itérations. Allons plus loin.
Garantir des données de haute qualité
Il existe plusieurs obstacles à la création d’un pipeline de données de haute qualité offrant une disponibilité omniprésente. Certaines sont pérennes et communes à de nombreuses organisations, comme une collaboration inadéquate entre les producteurs et les consommateurs de données, ou une approche peu claire pour mesurer le succès.
Il y a aussi nouveaux défis qui sont apparus à l’ère de l’IA. Les processus et pratiques traditionnels de gestion des données ne s’alignent pas bien avec les nouvelles technologies rendues possibles par l’IA, ce qui entraîne une inadéquation des processus.
Pour garantir des données de haute qualité, les organisations doivent automatiser et orchestrer les données sur des pipelines hétérogènes, en harmonisant les données à mesure qu’elles passent par plusieurs étapes : ingestion, intégration, tests de qualité, déploiement et surveillance, tout en gérant les métadonnées essentielles, la gouvernance et la sécurité.
Émergent Opérations de données les pratiques, en mettant l’accent sur l’application de l’agilité des flux de travail DevOps aux pratiques de gestion des données, peuvent aider à atteindre ces objectifs. Grâce à des pipelines de données améliorés, les organisations auront beaucoup plus de facilité à former des modèles d’IA pour répondre à leurs besoins commerciaux.
Libérer l’IA
Les données et l’IA sont inextricablement liées. L’IA peut être utilisée pour rassembler, contextualiser et analyser les données de votre organisation, puis vous aider à les utiliser pour en savoir plus sur votre entreprise et vos clients. Grâce à l’IA qui examine les données, vous pouvez découvrir de nouvelles informations qui étaient auparavant inconcevables il y a quelques années encore et prendre des décisions éclairées qui génèrent un avantage concurrentiel.
Peu d’organisations font bouillir l’océan lorsqu’il s’agit de déployer l’IA. La plupart commencent par des projets pilotes, dans lesquels ils peuvent prouver rapidement la valeur de l’IA. À partir de là, il peut être appliqué à des cas d’utilisation plus larges. A quoi cela ressemble-t-il en action ?
À titre d’exemple, certaines organisations peuvent utiliser l’IA pour surveiller leurs activités en temps réel afin de répondre aux problèmes de performances et de disponibilité informatiques avant qu’ils n’aient la possibilité d’avoir un impact sur l’entreprise. Avant l’IA, cela prenait du temps, était laborieux et la plupart des informations étaient obsolètes au moment où l’analyse était terminée. Ces capacités d’IA qui identifient rapidement les causes profondes des problèmes informatiques et font même des recommandations sur les mesures correctives permettent aux organisations de libérer les équipes informatiques pour qu’elles se concentrent sur des tâches plus importantes ou stimulent l’innovation.
Une bonne pratique lorsque opérationnaliser l’IA est d’identifier les projets à forte valeur ajoutée et de dresser une liste d’initiatives qui généreront rapidement un impact. Vous pouvez transférer cette expérience à de plus en plus de projets, en mappant le déploiement de l’IA sur l’impact commercial. Il est également essentiel d’adopter une stratégie d’IA composite tirant parti d’une combinaison d’IA causale, prédictive et générative pour maximiser le potentiel d’extraction d’informations et de conduite d’actions à partir des données.
Tracer la voie vers l’innovation
Le cheminement vers l’exploitation du plein potentiel de l’IA à grande échelle est à la fois prometteur et potentiellement semé d’embûches. Alors que les organisations évoluent dans des paysages informatiques de plus en plus complexes, il est plus que jamais impératif de transformer de vastes réservoirs de données en informations exploitables. Malgré les obstacles liés à la gestion et à la valorisation des volumes de données en plein essor, la trajectoire est claire : les organisations déterminées à optimiser la qualité des données et à adopter l’IA se distinguent, ouvrant la voie à l’innovation et à l’avantage concurrentiel.
Le déploiement réussi de l’IA va au-delà de la simple disponibilité des données ; cela nécessite une approche stratégique de la gestion des données, tirant parti des pratiques DataOps émergentes et favorisant la collaboration au sein de l’écosystème des données. À mesure que nous avançons dans cette ère, l’intégration de l’IA aux données en mouvement promet d’ouvrir des opportunités sans précédent en matière d’informations en temps réel et d’agilité stratégique.
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