Débloquer 99 % des données cachées désormais optimisées pour l'IA

Depuis des générations, les entreprises de tous les secteurs ont compris que les informations qu'elles accumulent représentent un atout transformateur, capable d'améliorer les interactions avec les clients et d'élaborer des stratégies commerciales basées sur les données avec une précision inégalée.

Aujourd'hui, alors que l'intelligence artificielle passe d'un potentiel théorique à des solutions commerciales pratiques, la valeur stratégique des données d'entreprise a atteint des sommets sans précédent. Cependant, pour libérer cette valeur, il faut accorder une attention méticuleuse à l'infrastructure des données, depuis la collecte et le nettoyage systématiques jusqu'aux protocoles de gouvernance rigoureux qui répondent aux préoccupations en matière de confidentialité, de conformité réglementaire et de sécurité, et ce dès le premier jour.

Lors d'une discussion exclusive avec Henrique Lemes, Americas Data Platform Leader d'IBM, nous avons examiné les réalités complexes auxquelles les entreprises sont confrontées lorsqu'elles mettent en œuvre l'IA dans le cadre de divers scénarios commerciaux. Notre conversation a commencé par un examen fondamental de la taxonomie des données et de sa relation critique avec une mise en œuvre efficace de l'IA.

M. Henrique a souligné que le terme général de "données" ne rend pas compte de la réalité multiforme des systèmes d'information des entreprises. Les organisations contemporaines doivent naviguer dans un écosystème complexe de formats de données disparates avec différents degrés d'intégrité structurelle - en particulier lorsqu'il s'agit de faire le lien entre les référentiels d'informations structurées et non structurées.

Les données structurées représentent des informations organisées dans des formats normalisés et lisibles par les machines, conçues pour un traitement informatique et des opérations analytiques efficaces.

À l'inverse, les données non structurées englobent les informations qui ne sont pas organisées de manière systématique, ce qui pose des problèmes de traitement beaucoup plus importants. Cette catégorie comprend diverses ressources numériques allant des communications par courrier électronique et du contenu multimédia aux interactions avec les médias sociaux et aux archives de documents. Bien que plus complexes à analyser, ces sources contiennent des informations commerciales inestimables qui, lorsqu'elles sont correctement exploitées, peuvent stimuler l'innovation et éclairer des décisions stratégiques cruciales.

"Actuellement, les systèmes d'IA d'entreprise utilisent moins de 1 % des données organisationnelles disponibles", observe M. Henrique. "Le contenu non structuré constituant plus de 90 % de ces informations négligées, nous sommes confrontés à des défis fondamentaux en matière de fiabilité et d'utilité des données."

Le facteur de confiance dans les données d'entreprise représente une considération critique. Les chefs d'entreprise ont besoin d'une confiance absolue dans l'exhaustivité, l'exactitude et l'origine éthique de leurs informations. Pourtant, la recherche indique que moins de la moitié des ressources de données disponibles sont exploitées pour des applications d'IA, le contenu non structuré étant souvent exclu en raison de la complexité du traitement et des défis de vérification de la conformité - en particulier à l'échelle industrielle.

"Passer d'une utilisation sélective des données à une utilisation complète des informations nécessite de convertir les flux gérables d'aujourd'hui en pipelines à haut volume", a expliqué Henrique, notant que si les systèmes d'ingestion automatisés fournissent la solution, ils doivent intégrer des cadres de gouvernance robustes applicables à tous les types de données.

M. Henrique a décrit trois processus fondamentaux qui permettent de libérer la valeur des données pour l'entreprise : "Premièrement, mettre en place des capacités d'ingestion automatisées et à haut volume. Deuxièmement, mettre en œuvre des protocoles rigoureux de curation et de gouvernance. Enfin, rendre ces ressources générativement accessibles à l'IA. Cette approche permet d'obtenir un retour sur investissement supérieur de plus de 40 % par rapport aux mises en œuvre conventionnelles de RAG."

IBM propose une solution intégrée combinant des conseils stratégiques et une infrastructure technique avancée. Cela permet aux organisations de transformer systématiquement toutes les catégories de données en actifs prêts pour l'IA tout en maintenant une stricte conformité avec les structures de gouvernance existantes. "Nous coordonnons le personnel, les processus et les écosystèmes technologiques", a noté Henrique. "Bien qu'intrinsèquement complexe, nous rendons cela gérable grâce à un alignement complet des ressources."

Au fur et à mesure que les entreprises évoluent, leurs écosystèmes de données augmentent à la fois en volume et en complexité, ce qui exige des cadres d'ingestion de l'IA tout aussi adaptables. "Les défis de mise à l'échelle apparaissent lorsque des solutions d'IA conçues pour des applications étroites tentent une mise en œuvre plus large", explique M. Henrique. "Soudain, les architectures de pipeline deviennent lourdes, la gestion des données non structurées devient impérative et les exigences en matière de gouvernance s'intensifient."

La méthodologie d'IBM consiste à cartographier le parcours d'adoption de l'IA de chaque client, en établissant des jalons clairs pour la réalisation du retour sur investissement. "Nous mettons l'accent sur l'exactitude des données dans tous les formats, associée à des capacités complètes d'ingestion, de suivi du lignage, de conformité réglementaire et de surveillance. L'ensemble de ces éléments permet des mises en œuvre évolutives et multi-cas d'utilisation qui maximisent la valeur des actifs de données."

Comme toute mise en œuvre technologique importante, la création de pipelines de données efficaces nécessite du temps, une sélection appropriée des outils et une planification architecturale tournée vers l'avenir. IBM fournit aux entreprises - y compris aux institutions mondiales les plus rigoureusement réglementées - des outils robustes pour le déploiement de l'IA à toute échelle, ce qui en fait un leader de l'industrie pour les mises en œuvre critiques.