Selon une étude de Bpifrance Le Lab, 72 % des dirigeants français de TPE et PME n’utilisent pas l’Intelligence Artificielle (IA) en 2024. Dans un contexte de croissance exponentielle du volume de données produites et récoltées, l’IA s’impose pourtant comme un outil puissant pour tirer parti des vastes actifs d’informations dont disposent les entreprises.
Conjuguer gestion des données et intelligence artificielle permet encore aux organisations de disposer d’une longueur d’avance sur leurs concurrents. IA et Master Data Management (MDM) font ainsi bon ménage pour améliorer l’efficacité opérationnelle et affiner les analyses prédictives afin de prendre desdécisions business ultra-pertinentes. Ce duo pose cependant des défis techniques et éthiques, de la qualité des données à la conformité réglementaire, en passant par l’opacité des algorithmes.
Quelles opportunités et quels défis entraînent la synergie entre Master Data Management et intelligence artificielle ? Semarchy vous explique dans cet article.
L’intelligence artificielle : un outil puissant pour la gestion et la gouvernance des données
L’intelligence artificielle constitue l’un des plus puissants moteurs de la transformation numérique, en permettant aux entreprises d’exploiter leurs données de manière plus efficace, d’automatiser les tâches répétitives et d’obtenir des insights à forte valeur ajoutée. Si les IA génératives, comme le célèbre ChatGPT, sont les plus connues, les intelligences artificielles peuvent également être utilisées pour traiter très rapidement de grands volumes de données, à des fins prescriptives ou prédictives.
Dans le domaine du Master Data Management, aussi appelé gestion des données maîtres ou gestion des données de référence, l’IA se révèle particulièrement puissante pour structurer et enrichir les données. Elle permet de déduire des relations entre différents ensembles d’informations et d’identifier des tendances qui restent inaccessibles avec des méthodes traditionnelles.
Mais que désigne exactement le terme de Master Data Management ? La gestion des données maîtres est une discipline ayant pour objectif de constituer un référentiel unique de vérité pour l’entreprise. Son but ? Regrouper l’ensemble des données critiques, relatives aux opérations et aux transactions, au sein d’une plateforme unifiée, accessible à toutes les équipes.
Après un nettoyage et une consolidation des données, le MDM met fin au cloisonnement de l’information en silos en interconnectant la data et en établissant des règles de gouvernance qui responsabilisent les parties prenantes et sécurisent la donnée. C’est alors que l’IA intervient. En se basant sur ces jeux de données fiables et cohérents, elle traite l’information et en tire des analyses business sur mesure, pour une prise de décision data-driven.
Les opportunités de l’IA pour un Master Data Management performant
L’intelligence artificielle représente un levier clé pour optimiser la gestion des données et assurer un Master Data Management performant. Comment son utilisation peut-elle optimiser votre solution MDM ?
- Automatisation du nettoyage des données : l’IA détecte et corrige les erreurs de manière autonome, réduisant la charge de travail des équipes et améliorant la qualité des données et des métadonnées ;
- Déduplication : les algorithmes d’IA identifient et fusionnent les enregistrements en double, instaurant un référentiel de données unique et précis ;
- Analyse prédictive : en identifiant des modèles dans les données, l’IA anticipe les besoins des clients et des utilisateurs, prévoit les tendances pour proposer de nouveaux produits et ajuste les stratégies commerciales ;
- Classification des données : les systèmes d’IA catégorisent automatiquement les données en fonction de règles préétablies ou apprises à l’aide du machine learning ;
- Amélioration de la gouvernance des données : en surveillant l’intégrité des données en temps réel, l’IA assure leur sécurité et leur conformité aux exigences réglementaires ;
- Enrichissement des données : en exploitant le potentiel de l’IA générative, il est possible d’enrichir les données internes en les croisant avec des sources externes, afin de fournir des informations plus complètes et plus exploitables ;
- Accès facilité aux données : grâce au traitement du langage naturel, l’IA simplifie les recherches des utilisateurs, pour rendre les informations accessibles aux différents métiers de manière fluide et intuitive.
Les défis posés par l’IA dans le Master Data Management
Opportunité de taille pour un MDM optimisé, l’IA apporte cependant une certaine complexité.
L’intelligence artificielle requiert des données de haute qualité pour éviter une amplification des erreurs suite à leur analyse. Or, beaucoup d’entreprises peinent encore à centraliser et à uniformiser leurs données. L’adoption d’une solution de Master Data Management polyvalente, puissante et adaptée aux objectifs de l’organisation apparaît alors comme cruciale.
Par ailleurs, l’IA introduit une dimension de complexité technique importante : elle nécessite des compétences avancées en science des données, en machine learning et en gouvernance des modèles. La démocratisation de l’intelligence artificielle en entreprise est relativement récente : la majorité des sociétés manquent encore de maturité dans ces domaines.
En outre, allier MDM et IA complexifie l’intégration des différentes applications du système d’information. Des outils aussi puissants que les intelligences artificielles peuvent en effet poser des problèmes de compatibilité avec les systèmes et bases de données existants. Là encore, le choix avisé d’une solution MDM est décisif.
Enfin, les questions de transparence et d’éthique sont fondamentales. Dans un contexte où la réglementation sur la gestion et la confidentialité des données devient plus stricte, il est essentiel de pouvoir expliquer les décisions prises par les algorithmes et de garantir la conformité aux normes, telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données). Ainsi, selon Rita Sallam, vice-présidente analyste chez Gartner, d’ici 2027, 60 % des organisations ne parviendront pas à concrétiser la valeur attendue de leur usage de l’IA en raison de cadres de gouvernance éthique incohérents.
Comment le MDM peut-il s’adapter aux évolutions technologiques de l’IA ?
L’utilisation de l’IA au service du MDM peut constituer un facteur de performance important, mais elle demande des investissements en ressources humaines, en technologie et en gouvernance pour générer un réel bénéfice.
Impliquer les dirigeants et les équipes
Selon Ehtisham Zaidi, vice-président analyste chez Gartner, 61 % des professionnels chargés de déployer l’IA en entreprise considèrent que sensibiliser les dirigeants est l’une de leurs principales priorités. Intégrer durablement l’intelligence artificielle aux process d’une organisation demande une mutation profonde de la culture d’entreprise : après avoir adopté une démarche data-centric, les sociétés doivent se tourner vers une approchecentrée sur l’IA.
Former les équipes, les sensibiliser et faire preuve de pédagogie pour lutter contre les craintes et démontrer les bénéfices des intelligences artificielles est ainsi le socle d’une collaboration efficace entre MDM et IA.
Établir des fondations solides pour l’IA
Pour s’adapter aux évolutions rapides de l’IA, il est fondamental de s’assurer du respect d’un haut niveau d’exigence technique. La Data Quality doit être irréprochable : des standards élevés de fiabilité, d’exactitude et de cohérence de la donnée sont cruciaux pour obtenir un traitement correct de la data et des analyses prédictives utilisables. L’entreprise peut notamment s’assurer du respect de ces critères par l’adoption d’un contrôle de qualité automatisé.
Le MDM doit aussi s’accompagner de stratégies de gouvernance solides pour encadrer l’utilisation de l’IA. Les modèles doivent être transparents, éthiques et respectueux des exigences réglementaires en matière de protection des données.
Un Master Data Management performant est ainsi le pilier de modèles algorithmiques pertinents qui permettent aux entreprises de se démarquer de la concurrence.
Une approche agile fondée sur les retours d’expérience
L’adoption d’une approche agile dans le déploiement de l’IA permet de tester rapidement de nouvelles solutions et d’ajuster les processus en fonction des feedbacks recueillis. L’opacité des algorithmes oblige en effet les équipes techniques à agir à tâtons pour créer les meilleurs modèles. La collecte de retours d’expérience engendre un processus d’apprentissage continu au service du machine learning, pour un perfectionnement régulier des modèles d’intelligence artificielle.
Pour mesurer l’impact de l’IA sur le Master Data Management, la mise en place d’indicateurs de performance spécifiques est prioritaire. Une veille technologique attentive est également essentielle pour une adoption rapide des dernières innovations.
Pour se doter d’une approche IA-driven, le recours à l’intelligence collective est essentiel. En instaurant une collaboration entre intelligence artificielle et ressources humaines, il est possible derésoudre des problèmes d’ampleur et d’optimiser la démarche de Master Data Management. Vous souhaitez vous doter d’une solution MDM complète pour exploiter le potentiel de vos données ? Rencontrez un expert Semarchy pour découvrir notre Data platform !