Introduction
Le déploiement de l'IA dans les entreprises est souvent freiné par des problèmes de données de mauvaise qualité plutôt que par des défauts de l'IA elle-même. En effet, la qualité, la disponibilité et la gouvernance des données sont les principaux obstacles à la mise en production de l'IA.
Contexte Technique
Les recherches menées par Qlik Technologies Inc. et Enterprise Technology Research ont montré que les entreprises rencontrent des difficultés à mettre en place une fondation de données fiable pour leur système d'IA. Cela nécessite une architecture solide basée sur trois piliers non négociables : la confiance dans les données, la compréhension du contexte propriétaire de ces données et la capacité à s'adapter aux évolutions technologiques.
Qlik propose un mécanisme d'évaluation de la fiabilité des données, appelé « trust score pour l'IA », qui permet de déterminer si une donnée est suffisamment fiable pour être utilisée dans un modèle de langage. Cela prend en compte la provenance des données, leur historique, les accès et les modifications apportées.
Analyse et Implications
La mise en place d'une fondation de données fiable est cruciale pour les entreprises qui souhaitent déployer l'IA de manière efficace. Cela nécessite également de prendre en compte l'expertise humaine et de gérer les coûts de manière stratégique. Les entreprises qui réussissent à mettre en place une telle fondation peuvent espérer atteindre une mise en production à grande échelle de leurs systèmes d'IA.
Perspective
Il est essentiel pour les entreprises de se concentrer sur la qualité des données et de mettre en place des mécanismes de contrôle pour garantir la fiabilité et la sécurité de leurs systèmes d'IA. Cela nécessite une approche proactive et une compréhension approfondie des défis techniques et organisationnels liés au déploiement de l'IA.
