La qualité des données : essentielles pour l’IA

01.09.2022

Pour prendre des décisions pertinentes et faire tourner les moteurs de l’IA, la qualité des données est primordiale. Sans oublier la mise en place d’une culture et d’une gouvernance des données dans le cadre d’une stratégie clairement définie.

L’intelligence artificielle et le big data sont deux technologies en plein essor et particulièrement prometteuses pour les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité. Toutefois, le véritable potentiel révolutionnaire de ces technologies repose largement sur leur convergence, même si la réalité est parfois bien différente.

 

La qualité des données, cruciale pour l’IA

"Il y a clairement un décalage entre les données et la stratégie d’entreprise", explique Benjamin Protais, Tribe Lead Data Strategy Europe chez Business & Decision. Fondée en 1992, Business & Decision s’est spécialisé dans le big data, l’intelligence artificielle et le digital. L’entreprise a été rachetée en 2018 par Orange Business Services (OBS) qui, tout comme Orange Belgium, fait partie du Groupe Orange. OBS a ainsi pu se positionner comme un leader de la consultance en gestion et de l’intégration de systèmes en data intelligence et en digital experience. "Les données sont devenues un asset métier. Les entreprises doivent donc devenir davantage data-centric", poursuit Benjamin Protais.

"Pour ce faire, les organisations doivent passer d’une structure orientée processus vers une organisation centrée sur l’information, où les données – qu’elles soient structurées ou non, internes ou externe – sont gérées efficacement. Ceci nécessite une organisation en domaines de type data mesh, à savoir une approche d’architecture de données décentralisée, tirant parti d’une conception orientée domaine et en libre-service. Ces entreprises doivent ensuite définir une stratégie data pour décrire comment les données et l’IA serviront le business model. De même, il convient de gérer les données comme un actif de l’entreprise et de prévoir une gouvernance en mode fédéré."

L’organisation data doit non seulement être IT-driven, mais aussi davantage business-driven. Les métiers ne sont plus consommateurs, mais responsables des données. Ainsi, les données ne sont plus un risque, un coût, un rêve ou un sous-produit, mais bien un produit partagé à l’échelle de l’entreprise.

Benjamin Protais, Tribe Lead Data Strategy Europe, Business & Decision.

"L’un des facteurs clés de succès consiste à combiner l’approche de haut en bas, où le top management s’investit pleinement, et l’approche de bas en haut avec une forte implication des équipes", insiste encore Benjamin Protais. "Le point d’inflexion apparaît quand les entreprises réussissent à instaurer une culture des données. Cela peut se faire en désignant un Chief Data Officer qui développe cette culture à tous les niveaux de l’entreprise. Aujourd’hui, la culture des données reste trop faible dans les entreprises", note encore Benjamin Protais.

 

Innover avec la data grâce à l’IA

Au-delà de ces bases, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont des outils puissants pour innover avec les données d’entreprise. "L’apprentissage automatique est fondamental dans l’innovation, où l’on désire souvent s’attaquer à des problèmes que l’homme ne sait pas bien résoudre ou pour lesquels il est incapable d’exprimer la solution sous une forme intelligible pour la machine. La machine doit donc pouvoir apprendre seule," ajoute Jérémy El Aïssaoui, Tribe Lead Artificial Intelligence chez Business & Decision Belgium. Les réseaux neuronaux artificiels ont entre autres permis d’améliorer considérablement les performances des algorithmes. Ces derniers surpassent les performances humaines dans la résolution de problèmes beaucoup plus complexes qu’avant, tout en prenant nettement moins de temps.

Innover, c’est parfois prendre deux choses qui existent déjà et les assembler de manière originale.

Jérémy El Aïssaoui, Tribe Lead Artificial Intelligence, Business & Decision Belgium.

Parmi les cas d’usage dans lesquels l’IA et l’innovation peuvent apporter une véritable valeur aux données d’une organisation, Jérémy El Aïssaoui évoque l’inspection visuelle dans le contrôle de qualité, l’identification d’informations clé au départ de rapports d’études sous forme de texte, le forecasting sur la base de données d’inventaire, la surveillance de récoltes agricoles grâce aux images par satellite, les prévisions de trading sur les matières premières, etc.

 

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