● Journal du Net 📅 16/04/2026 à 10:53

Énergie & Environnement 👤 Dave Shuman

🏷️ Tags : rte surveillance

L'un des obstacles majeurs réside dans le manque de confiance accordée aux données utilisées pour alimenter les modèles d'IA : seules 12 % des organisations estiment aujourd'hui disposer de données d'une qualité et d'une accessibilité suffisantes pour soutenir efficacement leurs initiatives d'IA. Selon un rapport récent de Bain, le marché des produits et services d’intelligence artificielle (IA) devrait atteindre entre 780 et 990 milliards de dollars d’ici 2027, avec une croissance annuelle comprise entre 40 % et 55 % au cours des trois prochaines années. Pourtant, toutes les entreprises ne parviennent pas à concrétiser ces investissements. L’un des obstacles majeurs réside dans le manque de confiance accordée aux données utilisées pour alimenter les modèles d’IA : seules 12 % des organisations estiment aujourd’hui disposer de données d’une qualité et d’une accessibilité suffisantes pour soutenir efficacement leurs initiatives d’IA. Avec l’essor fulgurant de l’IA générative (GenAI) au cours des deux dernières années, les entreprises prennent conscience de la nécessité de repenser en profondeur leurs stratégies data afin de tirer une réelle valeur de leurs investissements. À mesure que le marché évolue des modèles prédictifs vers des systèmes d’IA agentique, capables de raisonner, de planifier et d’agir de manière autonome pour atteindre un objectif, les données deviennent l’environnement même dans lequel opèrent ces agents. Selon notre dernier rapport Data Integrity Trends and Insights, 60 % des entreprises citent désormais l’IA comme un facteur déterminant dans leurs programmes data, contre 46 % seulement en 2023. L’intégrité des données, socle de la performance de l’IA L’intégrité des données est un prérequis essentiel à l’utilisation efficace de l’IA. Des données fiables, cohérentes et contextualisées permettent d’alimenter des initiatives d’IA performantes, de produire des analyses pertinentes et de générer des résultats exploitables. Pour y parvenir, les organisations doivent intégrer les jeux de données critiques à l’échelle de l’entreprise, mettre en place des processus solides de gouvernance et de qualité, et enrichir leurs données internes avec des sources tierces afin d’en maximiser la valeur contextuelle. Décloisonner les données Pour exploiter pleinement l’IA, les entreprises doivent disposer de données accessibles et fiables, y compris au sein de systèmes historiques complexes. Sans cela, les projets d'IA risquent d'être entachés de biais, d'erreurs et d'autres problèmes qui nuisent à leur impact sur l'entreprise. Par exemple, s’appuyer sur des données limitées à une seule zone géographique ou à un segment démographique restreint peut fausser les insights et créer des biais dans les analyses. Une stratégie robuste d’intégration des données permet de consolider des sources hétérogènes dans des formats exploitables, garantissant ainsi des données complètes, exactes et cohérentes pour les usages analytiques et les modèles d’IA. En définissant des objectifs clairs et en évaluant leur paysage data existant, les entreprises peuvent identifier les sources critiques, évaluer la qualité des données et les rendre facilement accessibles aux outils d’analytique et d’IA. L’objectif est clair : éliminer les silos, améliorer la qualité des données et produire des insights fiables, sans biais. Par exemple, l’IA agentique repose sur des boucles de rétroaction continues et une exploration dynamique de multiples domaines de données. Des données fraîches, interopérables et facilement accessibles sont indispensables pour permettre aux agents d’observer leur environnement et d’en tirer des apprentissages. Les organisations qui accordent la priorité à l'intégration des données prendront l'avantage sur leurs concurrents en ajoutant rapidement de nouvelles sources et cibles de données afin d'améliorer les résultats de l'IA. En développant des modèles d'IA à partir de sources de données intégrées, récentes et variées, elles offrent à leurs équipes une vision complète et fiable des données de l'entreprise, ce qui est essentiel pour une mise en œuvre efficace de l'IA. Mettre en place une gouvernance des données robuste Selon nos recherches, l’absence de gouvernance des données constitue le principal frein aux initiatives d’IA pour 62 % des organisations. Cette situation s’explique par le rôle central de la gouvernance dans la gestion des usages de la donnée : localisation, traçabilité, droits d’accès, présence de données personnelles (PII), etc. Autant d’éléments critiques pour garantir des données réellement prêtes pour l’IA. Ainsi, une gouvernance solide instaure la confiance dans les données de l’organisation, en garantissant que les modèles d’IA disposent des informations nécessaires et que celles-ci sont utilisées de manière éthique et responsable. Dans ce cadre, la gouvernance des données devient naturellement le fondement de la gouvernance de l’IA. Améliorer la qualité des données L’efficacité de l’IA dépend directement de la qualité des données utilisées pour entraîner et alimenter ses modèles. Des données exactes, cohérentes et complètes permettent à l’IA d’identifier des schémas, de formuler des prédictions et de produire des insights pertinents. À l’inverse, des données de mauvaise qualité peuvent entraîner des biais, des hallucinations ou des résultats peu fiables. Les applications d’IA performantes reposent sur une évaluation continue de la qualité des données. Pour agir efficacement, l’IA doit s’appuyer sur des données exactes et constamment surveillées. C’est là qu’intervient la data observability, qui devient un pilier fondamental. Les entreprises doivent privilégier des mécanismes automatisés de surveillance, d’alerte et de diagnostic afin de détecter les anomalies, les dérives de schéma ou les variations de volume, et de remonter rapidement à la source des problèmes ou de déclencher des actions correctives. La qualité des données ne doit plus être un contrôle ponctuel, mais une capacité dynamique et continue. Sans processus rigoureux de gestion de la qualité, les initiatives d’IA, et en particulier les agents autonomes, risquent de s’appuyer sur des données incomplètes, obsolètes ou erronées, entraînant des décisions stratégiques inexactes et potentiellement coûteuses. Exploiter les données tierces pour enrichir le contexte Des données complètes et fiables sont indispensables pour produire des résultats d’IA de qualité ou de confiance. Toutefois, sans contexte, les modèles restent sensibles aux biais et peuvent manquer de la nuance nécessaire pour fournir des résultats fiables. L’enrichissement des données consiste à compléter les données internes de l’entreprise par des jeux de données tiers soigneusement compilés : données géographiques, démographiques, facteurs de risque environnementaux, etc. Cela contribue à accroître la diversité des données utilisées pour entraîner les modèles d'IA, en mettant en évidence des tendances cachées qui pourraient autrement passer inaperçues, et améliore considérablement la fiabilité des résultats obtenus par l'IA. À mesure que les organisations adoptent l’IA générative, celles qui s’appuient sur des fondations data robustes (intégration, qualité, observabilité, gouvernance et enrichissement) prendront une avance décisive. En veillant à ce que les systèmes d’IA s’appuient sur des données fiables, contextualisées et pertinentes, elles se donnent les moyens d’attirer de nouveaux clients, d’accélérer leur mise sur le marché et de réduire les risques de non-conformité. Dans un avenir marqué par la prise de décision autonome, disposer de données fiables constituera un avantage concurrentiel et un levier de croissance.

🔗 Lire l'article original 👁️ 0 lecture