Les données sont peut-être l'élément vital des organisations aujourd'hui, mais c'est leurs effets sur les activités de l'entreprise qui déterminent si les insights sont réellement pertinents. Trop souvent, les entreprises disposent de tellement de données qu'elles ne savent plus quoi en faire, tandis que les décideurs peinent à les traduire en résultats concrets.
L'essor de l'IA a souligné l'urgence de cette situation. Les entreprises consacrent des ressources à des projets d'IA sans se demander si cela permet réellement de résoudre une problématique métier. La réponse dépend moins du degré d'avancement de la technologie que de l'intention avec laquelle elle est appliquée.
Les données seules ne sont pas synonymes d'impact
Les données brutes, même en quantités massives, n'ont pas de valeur intrinsèque. Comme l'explique Alexander Patrushev, chef de produit chez Nebius, dans le podcast Alter Everything, vous ne pouvez rien faire de vraiment qualitatif si vous n'avez pas préalablement traité vos données. Le résultat sera à la hauteur du travail que vous consacrez à vos données.
Trois réalités creusent l'écart entre les données et l'impact :
- Disponibilité : les équipes n'ont pas forcément accès à des jeux de données critiques ou ne savent pas qu'ils existent. Le catalogage de données et les outils de gestion des versions peuvent contribuer à garantir que les informations restent accessibles, partageables et fiables.
- La qualité : l'environnement évolue rapidement pour les entreprises. Si les entreprises ne surveillent pas l'évolution des données, elles risquent de former des modèles à partir d'entrées obsolètes ou non pertinentes.
- La diversité : les défis modernes exigent des données multimodales (texte, image, voix, voire vidéo). Sans cela, les solutions d'IA restent limitées et passent à côté de la richesse des interactions avec le monde réel.
Choisir les bons projets IA
Les organisations se ruent souvent et lancent des initiatives d'IA très médiatisées, simplement pour cocher une case, mais cette précipitation peut se retourner contre elles. Alexander Patrushev met en garde contre cette mentalité de l'IA partout à tout prix. La mise en œuvre de l'IA ne signifie pas que vous devez brûler des milliers de GPU et utiliser le plus grand modèle au monde. Vous devez utiliser la solution la plus simple si elle fonctionne.
Il présente un cadre IA d'une simplicité désarmante, mais qui tient ses promesses :
- Sélection intelligente des projets
Notez vos idées sur trois axes : la disponibilité des données, l'impact sur l'entreprise et la maturité de la solution. Choisissez ensuite ceux dont l'équilibre général est le plus robuste, pas seulement le titre le plus tape-à-l'œil. - Communication avec les intervenants
Obtenez l'adhésion dès le départ. Faites appel à des utilisateurs métier qui savent ce que les données signifient et quels problématiques doivent être traitées. - Compétences et collaboration
Vous n'avez pas besoin de grosses pointures. Mais vous avez besoin d'une équipe capable d'apprendre, de s'adapter et de collaborer. La transversalité prime. - Stratégie data
Ne vous contentez pas de collecter des données. Cataloguez-les. Surveillez-les. Gérez les versions Et faites en sorte que les autres utilisateurs puissent facilement les trouver et les utiliser. - Une tech stack bien dimensionnée
Résistez à l'envie de partir de zéro. Utilisez ce qui vous permet d'obtenir de la valeur plus rapidement et optimisez ce qui en vaut la peine.
Ce que signifie réellement l'IA accessible
Lorsque les dirigeants parlent de rendre l'IA accessible, il est facile de penser qu'ils souhaitent démocratiser la data science ou mettre un chatbot à la disposition d'utilisateurs non techniques.
Démocratiser l'IA et la rendre plus accessible signifie également réduire le coût et la complexité des expérimentations, rendre les modèles compréhensibles pour les utilisateurs non techniques et utiliser l'IA pour améliorer la data literacy.
Imaginez que chaque employé, des équipes financières au service marketing, puisse faire appel à des assistants assistés par l'IA pour cataloguer des données, annoter des jeux de données ou automatiser des analyses de routine.
Et maintenant ?
La transformation de l'IA en valeur métier passe par trois priorités. Tout d'abord, sélectionnez les projets pour lesquels la disponibilité des données, l'impact sur l'entreprise et la faisabilité de la solution se recoupent.
Deuxièmement, mettez la convivialité au premier plan : choisissez une plateforme et des processus qui rendent l'IA accessible aux analystes, aux managers et aux équipes dirigeantes.
Enfin, connectez les couches de votre stack afin que les données, les modèles et les applications fonctionnent ensemble plutôt qu'en silos. En suivant ces approches, vous ne vous contenterez pas d'expérimenter l'IA. Vous créerez une culture dans laquelle les idées mènent naturellement à l'action, et où chaque couche de votre stratégie data produit des résultats mesurables.