La qualité et l’intégrité de vos données constituent le fondement de votre succès avec l’IA.
L’intelligence artificielle (IA) est partout, et ses applications offrent une foule d’occasions et d’avantages aux entreprises qui cherchent à tirer pleinement profit de leurs données. L’évolution de l’IA, de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage du langage et d’autres technologies a ouvert de nouvelles voies pour le traitement et l’analyse des données, formant un écosystème élaboré de possibilités infinies pour accroître la concurrentialité.
L’IA est un nouveau joueur, mais les données et l’analyse des données ont toujours été importantes en affaires. Des notes manuscrites aux bases de données, en passant par les feuilles de calcul Excel, les données sont depuis longtemps à la source de décisions d’affaires éclairées. Les avancées technologiques ont donné naissance aux entrepôts de données, où les données sont recueillies et stockées, et les solutions infonuagiques ont permis de bâtir des entrepôts beaucoup plus grands dans des environnements virtuels. Parallèlement, le domaine de l’analyse des données s’est développé de manière exponentielle quand les systèmes de gestion de données ont ouvert la porte à ces installations d’entreposage.
Alors que le terme IA suscite une vague de curiosité partout sur la planète, l’intelligence artificielle se trouve au sommet d’un vaste écosystème qui repose sur les données. L’expansion rapide de l’IA a enthousiasmé la population mondiale, et tout le monde veut sa part du gâteau. Toutefois, comme dans tout projet de construction réussi, la première étape consiste à ériger les fondations.
Établir des bases solides en matière de données pour avoir du succès avec l’IA
La croissance phénoménale des données et le rôle crucial de celles-ci pour les entreprises ont donné lieu à de nouvelles solutions conçues pour simplifier l’extraction d’indicateurs de rendement clés (IRC) et de tendances. L’utilisation de l’IA est devenue la façon la plus rapide d’automatiser le processus qui visent à trouver un sens à des flux de données sans fin. Cependant, plus les données sont nombreuses, plus il est difficile de repérer les renseignements essentiels dont les entreprises ont besoin pour mieux se positionner. L’IA offre de nombreuses façons d’atteindre cet objectif, mais la qualité des données est le facteur le plus déterminant.
Une analyse de données efficace comporte cinq étapes. Il faut d’abord déterminer les besoins fondamentaux de l’entreprise, puis recueillir et stocker ses données. Il faut ensuite nettoyer et préparer les données, puis les analyser. Enfin, il faut visualiser et communiquer les résultats dans des formats exploitables. La plupart des entreprises ont compris depuis longtemps l’importance de la collecte et de la conservation de données dans tous les aspects de leurs activités. Toutefois, plusieurs ignorent toujours que les résultats obtenus au moyen des outils d’analyse de données fondés sur l’IA, même les plus sophistiqués, dépendent de la qualité des données fournies.
Privilégier la qualité des données plutôt que la quantité
L’IA change la donne en tirant profit de plusieurs outils de la trousse de transformation numérique, notamment l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et l’apprentissage du langage. Mais peu importe la technologie que vous utilisez pour vos analyses, la qualité des données est la clé pour obtenir de bons résultats.
Le fait de ne pas comprendre l’importance de la qualité des données peut vous faire prendre de mauvaises décisions, car les tonnes de gigaoctets de données que vous accumulez vous renseignent alors très peu sur vos activités. Par exemple, si différents services communiquent les mêmes renseignements de multiples façons, cela peut diminuer l’intégrité et la qualité de vos données et, au bout du compte, mener à l’analyse de mesures inexactes.
Éviter les données fautives pour éviter les résultats erronés
Des erreurs mineures et évidentes qui ne sont pas corrigées peuvent compromettre la qualité et l’intégrité de vos données. On parle de « propagation d’erreur » lorsqu’une petite erreur dans les données peut en occasionner une bien plus importante dans les résultats. En 1999, la sonde Mars Climate Orbiter de la NASA s’est essentiellement désintégrée seulement 10 mois après son lancement. Cela s’est produit parce que l’équipe de navigation en Europe avait fourni des mesures métriques à l’équipe chargée d’entrer les données, qui était établie aux États-Unis et utilisait le système impérial. Cette erreur dans les données a causé une perte de 125 millions de dollars.
La morale de l’histoire est que vous devez vous assurer que vos données répondent aux principaux facteurs de qualité — la précision, l’exhaustivité, la ponctualité et l’uniformité — avant de pouvoir tirer des renseignements utiles de leur analyse. N’oubliez pas que les outils d’analyse de données propulsés par l’IA ont des connaissances restreintes, qui se limitent à l’information que vous leur fournissez. L’intégrité des résultats obtenus grâce à ces outils dépend donc entièrement de la qualité de vos données.
Veille stratégique : votre voie vers la maturité en matière de données
La veille stratégique permet de transformer des renseignements de base en données de qualité prêtes pour les outils d’IA. Les solutions de veille stratégique utilisent de nombreuses technologies pour transformer les données brutes en renseignements exploitables, notamment l’intégration, la modélisation et l’exploration de données, les outils d’analyse de données et des tableaux de bord pour communiquer les mesures clés dans un éventail de formats. Combinant le pouvoir de l’analyse, de la gestion des données, des outils de communication d’information et d’autres outils, ces solutions fournissent des analyses descriptives essentielles pour tirer profit des capacités d’analyse prédictive et normative de l’IA. Autrement dit, pour maximiser la puissance et l’efficacité des analyses de données basées sur l’IA, des outils de veille stratégique doivent d’abord être mis en place pour reconnaître et organiser vos données de qualité.
En tant qu’expert en science des données à Alithya, je fais partie d’une équipe de soutien mondiale qui fournit aux clients de puissants outils d’analyse conçus pour traiter, interpréter et extraire leurs renseignements et ainsi leur permettre de prendre les meilleures décisions d’affaires possible. Nos professionnels chevronnés sont issus de plusieurs secteurs et se spécialisent dans des technologies et processus variés. Nous utilisons notre intelligence collective et notre nature collaborative pour aider les clients à comprendre comment atteindre la maturité en matière de données. Cette démarche commence généralement par des séances de formation, suivies d’une évaluation de la qualité générale des données du client.
Au moyen de la cartographie, nous pouvons créer un profil visible pour le client à partir de différentes mesures, afin de déterminer d’où survient la perte de qualité et d’intégrité des données. Nous pouvons aussi bâtir un tableau de bord de veille stratégique pour créer une présentation visuelle, ce qui permet aux clients de faire le suivi du mouvement de leurs données et de voir des tendances émerger en temps réel. Ce tableau de bord permet de regrouper au même endroit plusieurs fonctions de veille stratégique dans l’écosystème de données, agissant comme un filtre qui capte les données de qualité. Il est possible de personnaliser un tableau de bord de veille stratégique de façon à ce qu’il maintienne l’intégrité des données tout au long de leur cycle de vie, tout en les classant à un endroit unique dans un langage que le client comprend.
Prise de décisions : simplifier l’intégration de la veille stratégique et de l’IA
Une fois qu’une plateforme robuste de veille stratégique est en place et que les données de qualité ont été isolées, de puissants outils d’IA peuvent être intégrés de façon harmonieuse dans l’écosystème pour générer des renseignements exploitables. Les rapports, tableaux, graphiques, diagrammes et autres outils peuvent être adaptés pour fournir des aperçus clairs des mesures essentielles à la prise de décisions importantes, et les clients peuvent avoir l’esprit tranquille en sachant que les analyses sont basées sur des données exactes et de qualité. Le tableau de bord de veille stratégique devient donc une source de connaissance et d’information, en plus de réduire le risque en procurant une vue d’ensemble de l’écosystème de données.
Protéger vos résultats
Étant donné les préoccupations constantes des organisations quant à la sécurité et à la confidentialité des données, l’analyse des données et la cybersécurité sont étroitement liées dans le cadre d’une stratégie globale. Plus les données gagnent en importance, plus il est nécessaire de les protéger pour qu’elles gardent leur valeur. L’avantage que procurent les précieux renseignements tirés des analyses de données peut être perdu si tout le monde a accès aux mêmes données.
Les données sont une source de pouvoir. Par conséquent, la cybersécurité et une bonne gouvernance des données sont des composantes essentielles de l’écosystème de données d’une organisation. Ces pratiques incluent une compréhension approfondie de la réglementation qui vise à protéger vos données et celles de vos clients. Au cours des dernières années, des lois ont été créées pour veiller à ce que les données restent en possession des entreprises auxquelles elles appartiennent, mais un système de cybersécurité robuste demeure essentiel pour protéger vos données.
Préparer l’avenir
Compte tenu de l’importance des données, les entreprises ont besoin de conseillers de confiance. Alithya est réputée pour entretenir des partenariats collaboratifs avec ses clients et utiliser des modèles d’affaires conçus pour procurer des résultats avantageux à toutes les parties. Nous commençons habituellement par présenter à nos clients notre feuille de route vers l’IA, un point de départ idéal pour étudier les données en tant que première composante de l’écosystème de données.
Cette feuille de route est conçue pour aider à déterminer comment utiliser de manière optimale les données de chaque client. Avant même d’aborder la question de l’IA, le processus se penche sur la meilleure façon d’obtenir des renseignements à partir de données de qualité. Dans certains cas, les fonctions d’un tableau de bord robuste peuvent être exactement la solution qui s’impose. Avant tout, l’objectif est de montrer aux clients ce qu’ils peuvent accomplir avec un éventail d’outils selon la taille de leur budget. Et parfois, la solution optimale est moins chère que prévu. Communiquez avec nous pour établir sans tarder votre feuille de route vers l’IA.
Peu importe où votre feuille de route vous mènera, la qualité des données est la première étape pour obtenir des analyses efficaces. Les analyses de données robustes et parfaitement adaptées aux besoins actuels et futurs de votre entreprise se font de manière ascendante. Quand vous avez une vue d’ensemble claire de vos données de qualité, le choix des outils idéaux pour les analyser et les extraire devient plus évident. Cette limpidité favorise un RCI élevé, car des processus d’analyse de données optimaux peuvent permettre aux entreprises de faire des choses qu’elles n’ont jamais faites avant et de réagir en temps réel aux renseignements exploitables sur les tendances, les mouvements du marché, les besoins et demandes des clients, et plus encore.