L’intelligence artificielle (IA) révolutionne la façon dont les entreprises fonctionnent, prennent des décisions et servent leurs clients. Cependant, afin de réaliser efficacement son potentiel, les organisations doivent faire face à une question fondamentale : les données dont elles disposent sont-elles prêtes pour l’IA ? En collaboration avec les experts de Gimmal, nous vous présentons les principes clés pour préparer les données aux implémentations de l’IA – conformes, sécurisées et efficaces.
Principales conclusions
La plupart des organisations investissent dans l’IA, mais peu d’entre elles en tirent des avantages réels – la raison en est un manque de préparation des données. Les données doivent être structurées, consolidées et classées avant de pouvoir être utilisées par les modèles d’IA. De simples erreurs, telles qu’un manque d’hygiène des données ou des fichiers dispersés, peuvent conduire à l’exposition d’informations confidentielles ou à des décisions erronées. L’IA ne remédiera pas à l’encombrement des données à votre place – vous devez le faire avant la mise en œuvre.
Table des matières
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La réalité de la mise en œuvre de l’IA
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Le problème de la mauvaise qualité des données
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L’IA au service de la gestion de l’information
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Les trois piliers de la préparation des données : Comprendre, combiner, classer
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Protéger les données critiques, et pas seulement les informations confidentielles
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Résumé
La réalité de la mise en œuvre de l’IA
Bien que l’IA soit sur toutes les lèvres, de nombreuses entreprises la mettent en œuvre sans objectifs clairs. Les employés testent des outils d’IA sans stratégie, ce qui entraîne un gaspillage de ressources et une prise de risques. Selon une étude du MIT, bien que 75 % des directeurs de données croient au potentiel de transformation de l’IA, jusqu’à 78 % d’entre eux n’en ont tiré aucune valeur. La raison ? Des données non préparées à l’analyse et à l’apprentissage automatique.
Le problème de la mauvaise qualité des données
Les organisations sont riches en données mais pauvres en connaissances. L’IA ne nettoie pas les données automatiquement – si vous lui fournissez des informations non structurées ou obsolètes, les résultats seront erronés. Un exemple ? Des outils comme Copilot peuvent, à leur insu, accéder à des fichiers RH sensibles et les intégrer dans des documents générés. Sans gestion des accès et sans classification des données, le risque de violation de données augmente.
L’IA au service de la gestion de l’information
L’IA est l’excuse parfaite pour améliorer la gestion de l’information. Avec les solutions Gimmal, il est possible de structurer les données non seulement en termes de risque, mais aussi en termes de valeur commerciale. L’IA a besoin de données :
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structuré et normalisé,
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facilement accessible et bien décrite,
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protéger et respecter les règles de manière adéquate.
Ce n’est qu’à cette condition que l’organisation peut réellement en tirer profit.
Les trois piliers de la préparation des données : Comprendre, combiner, classer
Comprendre: Sensibiliser les employés à l’hygiène des données – où stocker les fichiers, comment les nommer, quand les supprimer. Changer les habitudes est le premier pas vers le rangement.
Combinez: réduisez la distraction des données. Fichiers sur Google Drive, Box, SharePoint, Dropbox ? Consolidez vos données dans un environnement unique, ce qui facilite leur gestion et leur sécurisation.
Classer: Étiqueter les données en fonction de leur sensibilité. Un système de classification simple vous permet de contrôler l’accès et la conformité.
Protéger les données critiques, et pas seulement les informations confidentielles
Nous nous concentrons souvent sur les données personnelles, mais elles ne sont pas les seules à devoir être protégées. Les données sensibles comprennent :
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Propriété intellectuelle (algorithmes, code source, brevets),
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les secrets commerciaux (stratégies, plans de développement),
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les données financières (prévisions, budgets),
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la documentation relative au personnel (salaires, évaluations),
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des informations sur les clients et les partenaires (contrats, accords).
Tous ces éléments doivent être identifiés et protégés contre les fuites accidentelles.
Résumé
L’intelligence artificielle est une formidable opportunité, mais seulement pour ceux qui maîtrisent leurs données avant de la mettre en œuvre. Il ne s’agit pas d’énormes investissements technologiques, mais d’une stratégie réfléchie, de la classification des données et de la formation des employés. Avec l’aide des solutions de Gimmal, vous pouvez construire les fondations d’une mise en œuvre sécurisée, conforme et utile de l’intelligence artificielle. La préparation aux données n’est pas une mode – c’est une condition de réussite.
