Les entreprises ont besoin d'une meilleure qualité des données pour l'IA - voici pourquoi

L’adoption de l’IA progresse rapidement. Selon Semarchy, 74 % des entreprises investissent dans l’IA cette année, désireuses de libérer l’efficacité, l’innovation et obtenir un  avantage concurrentiel. Mais l’ambition seule ne suffit pas.

Le paradoxe ? Alors que l’IA promet une prise de décision basée sur les données, presque toutes les organisations (98 %) affirment que la mauvaise qualité des données de l’IA compromet le succès. Les données ne sont pas seulement le carburant en entrée pour l’IA — elles en sont le fondement. Et des fondations faibles conduisent à des résultats peu fiables.

Pensez à l’IA comme à une voiture de sport roulant sur un pont qui s’effondre. Puissante, avancée et capable de hautes performances, mais finalement risquant l’échec si sa structure sous-jacente est faible. Peu importe le degré de sophistication des modèles d’IA, sans données fiables et bien intégrées, ils généreront des insights erronés, des décisions biaisées et des erreurs coûteuses.

Notre recherche révèle un écart entre l’ambition et l’exécution de l’IA, posant des risques pour les entreprises qui ne donnent pas la priorité à la préparation des données. Vous pouvez obtenir le rapport complet ici.

Dans ce blog d’accompagnement, nous explorerons : 

• Les principales conclusions de la recherche qui exposent les défis de l’IA en matière de données 
• Comment une mauvaise qualité des données fait dérailler la prise de décision basée sur l’IA
• Les étapes pratiques que les dirigeants peuvent entreprendre pour construire des données prêtes pour l’IA

Le paradoxe des données : de gros budgets pour l’IA, des fondations de données fragiles 

À l’échelle mondiale, les entreprises investissent des milliards dans l’IA — mais beaucoup le font sur une base instable. Plus de la moitié (52 %) des organisations consacrent au moins 10 % de leur budget technologique à l’IA cette année, montrant une forte poussée vers la transformation basée sur l’IA. Pourtant, seuls 46 % des dirigeants font confiance aux données qui alimentent leurs modèles d’IA.

Cette déconnexion fait de l’IA un investissement à haut risque sans une gestion appropriée des données. L’IA ne pense pas par elle-même. Elle reflète la qualité des données qu’elle ingère. Si ces données sont cloisonnées, incohérentes ou truffées d’enregistrements en double, l’IA amplifie ces problèmes plutôt que de les résoudre.

Notre recherche identifie trois défis clés en matière d’IA et de qualité des données qui bloquent le succès : 

1. Contraintes de conformité (27 %) – L’incertitude réglementaire rend difficile la gouvernance de l’IA. 
2. Enregistrements en double (25 %) – Des données incompatibles et contradictoires conduisent à des insights inexacts. 
3. Mauvaise intégration (21 %) – L’IA formée sur des données fragmentées ne voit pas l’image complète.

Un chirurgien ne travaillerait pas avec des radiographies obsolètes — le risque de diagnostic erroné est énorme ! Il en va de même pour l’utilisation de l’IA sans données de haute qualité et bien gouvernées. Si les organisations ne résolvent pas leurs problèmes de qualité des données pour l’IA en amont, elles risquent d’augmenter les coûts des projets, l’exposition réglementaire et la méfiance des dirigeants envers les décisions générées par l’IA.

Les dangers cachés de la mauvaise qualité des données pour l’IA 

Des données défectueuses, incohérentes ou de faible qualité s’écoulent directement dans les algorithmes d’IA, affectant tout, des recommandations aux insights clients en passant par la modélisation des risques. Et les entreprises en ressentent déjà l’impact : 

• 22 % des projets d’IA sont retardés en raison de pipelines de données insuffisants. 
• 21 % signalent des inefficacités opérationnelles causées par des résultats d’IA inexacts. 
• 20 % des organisations connaissent une augmentation des coûts liés à la correction des erreurs liées à l’IA. 
• 19 % font face à des problèmes de conformité lorsque l’IA ne répond pas aux exigences de sécurité et de gouvernance des données. 
• 19 % disent que la confiance dans les insights générés par l’IA se détériore

Crucialement, si les dirigeants d’entreprise ne font pas confiance aux données, ils ne feront pas confiance à l’IA, créant un cycle d’ambiguïté et d’hésitation, plutôt que d’adoption et d’innovation.

Qui est responsable de la stratégie d’IA ? Les déconnexions au niveau de la direction freinent les progrès 

Si l’IA est cruciale, qui assure son succès ? La responsabilité de la direction est dispersée, et cette fragmentation ralentit les progrès. Selon la recherche de Semarchy : 

• 38 % des CIO considèrent l’IA comme leur domaine mais se concentrent davantage sur l’infrastructure que sur la qualité des données. 
• 30 % des CTO font avancer l’IA d’un point de vue technologique. 
• Les CDO — malgré leur responsabilité en matière de stratégie de données — sont parmi les moins susceptibles d’être propriétaires de l’IA (seulement 15 %).

Ce désalignement crée de la confusion. Lorsque le leadership en matière d’IA n’est pas clair, la gestion des données en souffre.

Pourtant, moins de 7 % des organisations disposent d’une équipe interfonctionnelle responsable de la stratégie d’IA, incluant des fonctions telles que les opérations, les finances, la conformité et le marketing. Ce vide de leadership signifie que les entreprises risquent d’accélérer le déploiement de l’IA sans aligner les objectifs commerciaux et techniques, conduisant à de mauvaises données, des implémentations défectueuses et des investissements gaspillés.

Comment améliorer la qualité des données pour le succès de l’IA : un guide en 6 étapes 

Pour que l’IA apporte une valeur commerciale réelle et évolutive, les organisations doivent passer de l’expérimentation à l’exécution. Cela signifie s’assurer que les données sont structurées, gouvernées et accessibles avant que les modèles d’IA n’entrent en production.

Pour y parvenir, les dirigeants d’entreprise devraient se concentrer sur six domaines critiques :

1. Comprendre et cataloguer vos données avant que l’IA ne commence. Les modèles d’IA s’appuient sur des données riches en contexte et bien documentées, mais la plupart des entreprises fonctionnent avec une visibilité limitée sur leurs propres actifs de données. Les outils de profilage, de catalogage et de traçabilité des données de Semarchy fournissent aux organisations une compréhension approfondie des données dont elles disposent, de leur emplacement et de leurs propriétaires, créant ainsi une base claire pour les insights basés sur l’IA.
   
2. Unifier les données de l’entreprise en une source unique de vérité. L’IA formée sur des données fragmentées et incohérentes générera des résultats contradictoires. Tout comme un GPS nécessite une carte complète pour fournir des directions précises, l’IA nécessite une vue unifiée à 360 degrés des données de l’entreprise pour faire des prédictions fiables. La solution de Master Data Management (MDM) de Semarchy élimine les silos, consolidant les données critiques en golden records prêts pour l’IA qui garantissent que les modèles d’IA travaillent à partir d’une base cohérente et structurée.
3. S’assurer que les données sont propres, de haute qualité et sans biais. Garbage in, garbage out — l’IA amplifie les défauts des données plutôt que de les corriger. Sans une gestion automatisée, les modèles d’IA peuvent introduire des biais systémiques, produire des insights trompeurs ou nécessiter une formation coûteuse. Semarchy automatise la validation, l’enrichissement et le nettoyage des données, réduisant la redondance, améliorant l’exhaustivité et garantissant que les décisions basées sur l’IA sont précises, équitables et exploitables.
4. Déplacer les données vers les modèles d’IA de manière efficace et sécurisée. Les modèles d’IA ont besoin de données à jour, structurées et bien intégrées pour fonctionner efficacement. Des pipelines lents et fragmentés conduisent à des insights obsolètes et non pertinents qui entravent la prise de décision en temps réel. Les capacités d’Extract, Load, Transform (ELT) intégrées de Semarchy permettent le mouvement en temps réel de données fiables et gouvernées à travers les systèmes d’entreprise, garantissant que les modèles d’IA travaillent toujours avec des entrées actuelles et pertinentes.
5. Faire évoluer l’IA de manière responsable en gardant à l’esprit la conformité et la gouvernance. Avec des réglementations sur l’IA comme l’AI Act de l’UE encore en évolution, les entreprises ne peuvent pas se permettre d’adopter une approche attentiste. Sans une gouvernance appropriée, les modèles d’IA risquent la non-conformité, les violations de la vie privée et les dommages à la réputation. Semarchy intègre des pistes d’audit, des contrôles d’accès basés sur les rôles et des cadres de gouvernance des données de niveau entreprise, aidant les entreprises à faire évoluer l’IA en toute confiance tout en restant conformes aux lois émergentes et aux directives éthiques.
6. Rendre les données prêtes pour l’IA accessibles au-delà des équipes IT. L’IA ne devrait pas être confinée aux seuls experts techniques. De nombreuses organisations ont du mal à démocratiser les données, limitant la valeur de l’IA à une poignée d’équipes. Semarchy permet aux utilisateurs métier, aux analystes et aux décideurs d’accéder de manière sécurisée aux données prêtes pour l’IA. Cela garantit que les insights basés sur l’IA sont collaboratifs, alignés sur les besoins réels de l’entreprise et accessibles dans toute l’entreprise — pas seulement cloisonnés au sein de l’IT.

Négliger la qualité des données pour l’IA est-il un pari que vous pouvez vous permettre de faire ? 

Les organisations qui ne donnent pas la priorité à l’intégrité et à la gouvernance des données verront leurs investissements en IA échouer. Celles qui adoptent une approche stratégique des données seront les pionnières qui convertiront le potentiel de l’IA en succès réel.

L’expertise de Semarchy en matière de MDM et de gouvernance des données prêtes pour l’IA permet aux entreprises de combler l’écart entre le potentiel de l’IA et son exécution. Les entreprises de renom font déjà confiance à Semarchy pour unifier les données, assurer des enregistrements de qualité pour l’IA et construire des stratégies d’IA sur une base de confiance et de conformité.

Vous voulez voir comment des données prêtes pour l’IA génèrent de vrais résultats commerciaux ? Demandez une démonstration de la Semarchy Data Platform aujourd’hui.