De quelles données ai-je besoin pour démarrer ma transformation IA ?

« L'IA repose sur la capacité à apprendre des données pour prendre des décisions, reconnaître des motifs et automatiser des processus. Selon ce que vous souhaitez que l'IA fasse, il lui faudra lui apporter les données adéquates. Internes, externes, structurées ou non, les experts IA qui vous accompagnent dans votre transformation doivent vous aiguiller. » Clément, Directeur du pôle Data Science et IA chez Araïko.

Comprendre l'essentiel : pourquoi les données sont au cœur de l'IA

Les données sont au cœur de la majorité des initiatives liées à l’intelligence artificielle. Sans elles, de nombreux algorithmes et modèles resteraient inutilisables.

L'IA repose la plupart du temps sur la capacité à apprendre des données pour prendre des décisions, reconnaître des motifs et automatiser des processus. Plus les données sont riches et représentatives, plus les modèles d'IA peuvent être précis et performants.

Mais cela ne veut pas dire qu'il est nécessaire d'en avoir en grande quantité pour démarrer votre projet IA. Vous pouvez construire ou améliorer votre écosystème de données pendant votre transformation numérique IA.

Le début. Quels types de données pouvez-vous collecter ?

Il est important de comprendre quels types de données peuvent être exploitées dans une solution IA. Voici un résumé des différents types de données à considérer :

Données internes : celles-ci proviennent directement de votre entreprise, comme les historiques de vente, les données clients, les données de production ou encore les données financières. Ces données reflètent votre activité et sont souvent les plus précieuses pour identifier des opportunités d'amélioration.

Exemple : un fournisseur peut analyser les historiques de ventes pour prédire les périodes de forte demande et adapter ses stocks en conséquence.

Données externes : elles incluent les données issues du marché, des concurrents, ou encore des données ouvertes (open data). Elles permettent de contextualiser vos analyses et de mieux comprendre votre écosystème.

Exemple : une entreprise agroalimentaire pourrait utiliser des données météorologiques pour adapter sa chaîne d'approvisionnement aux variations climatiques.

Données structurées : ces données sont organisées dans un format prédéfini, comme des bases de données ou des tableaux. Elles peuvent être plus simples à exploiter par les algorithmes d'IA.

Données non structurées : ces données comprennent, entre autres, les emails, les images, les vidéos ou encore les commentaires sur les réseaux sociaux. Bien qu'elles soient plus complexes à traiter, elles contiennent souvent des informations riches et précieuses.

Le plus important : misez sur des données fiables

De grandes masses de données inutilisables peuvent même nuire à vos projets, en introduisant des erreurs ou en produisant des résultats erronés. Voici pourquoi la qualité est essentielle :

Précision : les données doivent être exactes et refléter la réalité. Des erreurs dans les données peuvent conduire à des prédictions inexactes.

Cohérence : les données doivent être homogènes, c'est-à-dire sans doubles ni incohérences pour garantir une exploitation optimale.

Pertinence : collectez uniquement les données nécessaires à votre cas d'utilisation. Des données inutiles ajoutent de la complexité sans valeur ajoutée.

Un audit régulier de vos données peut vous aider à identifier et à corriger les problèmes avant qu'ils ne deviennent un obstacle pour vos projets IA.

Et après ? Construire un écosystème de données durable

Une fois vos données fournies et qualifiées, il est essentiel de construire un écosystème qui garantit leur pérennité. Cela signifie mettre en place des processus pour assurer la gestion du cycle de vie et l'enrichissement continu de vos données. Voici les éléments clés à prendre en compte :

Centralisation : rassemblez vos données sur une plateforme adaptée pour éviter leur dispersion et faciliter leur accès.

Exemple : une entreprise peut centraliser ses données sur un data lake pour permettre une exploitation transversale par différents services.

Mise à jour régulière : les données deviennent rapidement obsolètes. Assurez-vous de les maintenir à jour pour des analyses pertinentes.

Formation des équipes : sensibilisez vos collaborateurs à l'importance des données et formez-les à leur utilisation pour garantir une adoption réussie de vos projets IA.

Vos données actuelles sont-elles prêtes pour l'IA ?

Avant de vous lancer dans votre transformation numérique IA, vous pouvez évaluer si vos données actuelles sont prêtes à être utilisées. Voici quelques questions à vous poser :

Vos données sont-elles accessibles ? Si elles sont dispersées dans plusieurs systèmes ou formats, vous devrez travailler sur leur centralisation.

Leur qualité a-t-elle été vérifiée ? Effectuez un audit pour identifier les lacunes ou les anomalies.

Sont-elles conformes à la réglementation ? Assurez-vous de respecter les normes en vigueur, notamment le RGPD.

Vos données renvoient-elles à votre activité actuelle ? Les données obsolètes ou non représentatives peuvent fausser vos analyses.

Une fois les réponses à ces questions bien posées, vous serez en meilleure posture pour démarrer votre transformation IA avec des bases solides.

Les points à retenir

L'IA repose sur l'apprentissage des données pour prendre des décisions, reconnaître des motifs et automatiser des processus.

La qualité des données prime sur la quantité : précision, cohérence et pertinence sont les trois critères à retenir.

Pour commencer votre transformation numérique avec l'IA, vous n'avez pas besoin d'un volume énorme de données. Tout dépend de la solution IA que vous envisagez et des objectifs de votre projet.

Exemple : un chatbot pour votre service client peut nécessiter uniquement un jeu de questions/réponses prédéfinies, tandis qu'une solution de maintenance prédictive demandant des données historiques et en temps réel.

Beaucoup de données sont inexploitées parce qu'elles ne sont pas structurées alors qu'elles pourraient l'être, il faut les qualifier. Par exemple, vos emails, vos images ou les commentaires sur votre site.

Vous pouvez utiliser différents types de données pour démarrer votre transformation numérique IA : données internes, externes, structurées, non structurées.

Outre les données, l'humain est l'un des facteurs clés de réussite d'une transformation IA. Impliquer vos équipes dès le départ, les former et les accompagner dans ce changement sont essentiels pour maximiser l'impact de vos solutions. ? En savoir plus sur l'acculturation à l'IA