Données prêtes pour l’IA: transformer les données fragmentées en résultats d’IA évolutifs

La mise en place de données prêtes pour l’IA nécessite de mettre délibérément l’accent sur la qualité des données, la gouvernance, l’accessibilité et une architecture évolutive, appliquées de manière cohérente à l’échelle de l’entreprise.

C’est essentiel, car le succès de l’IA dépend de la disponibilité de données prêtes à être mises à l’échelle, fiables et utilisables en temps réel. Les organisations qui déploient efficacement l’IA partagent un avantage commun : une grande maturité en matière de données, soutenue par une base de données solide.

Sans cette base, les initiatives d’IA restent cloisonnées, les perspectives manquent de fiabilité et les projets pilotes ne parviennent pas à se traduire en valeur d’affaires mesurable ni à générer un rendement significatif du capital investi.

De plus en plus, les organisations se rendent compte que le succès de l’IA n’est pas limité par les algorithmes, mais par la qualité, l’accessibilité et la gouvernance de leurs données. Dans ce contexte, la préparation à l’IA est fondamentalement un défi lié aux données. Les organisations qui considèrent les données comme une infrastructure, et non simplement comme un intrant, sont mieux placées pour déployer l’IA au-delà de la phase expérimentale et l’intégrer aux activités principales.

Les données prêtes pour l’IA sont des données exactes, accessibles, gouvernées et évolutives qui permettent aux systèmes d’IA de fournir des résultats fiables et exploitables. Elles constituent la base nécessaire à la mise en œuvre de l’IA à l’échelle de l’entreprise.

Elles comprennent :

 

des données de haute qualité exactes, cohérentes et complètes

 

des données accessibles dans tous les systèmes et pour toutes les équipes

 

des données gouvernées sécurisées, conformes et fiables

 

des plateformes évolutives capables d’exécuter des charges de travail d’IA en temps réel

Grâce à ces bases solides, les organisations peuvent passer d’expériences d’IA isolées à une intelligence et une automatisation à l’échelle de l’entreprise. Plus qu’un simple état technique, les données prêtes pour l’IA reflètent un changement dans la façon dont les organisations gèrent et mettent en œuvre les données en tant qu’actif réutilisable, gouverné et en amélioration continue, intégré à l’ensemble de l’entreprise.

À mesure que l’IA évolue vers des systèmes en temps réel, autonomes et agentifs, les attentes vis-à-vis des données ne cessent de croître. Les données doivent non seulement être exactes, mais aussi disponibles en continu, interopérables et fiables au sein de systèmes complexes regroupant des partenaires, des plateformes et des utilisateurs. Elles doivent également garantir la souveraineté, la sécurité et le contrôle nécessaires pour soutenir l’IA à grande échelle. Sans données adaptées à l’IA, les organisations peinent à dépasser le stade des projets pilotes, et les résultats de l’IA risquent de manquer de précision et de fiabilité.

L’étude La voix de nos clients CGI démontre les perspectives suivantes :

• L’IA, l’automatisation et l’analyse avancée, ainsi que la gestion des données, la gouvernance et les plateformes, figurent parmi les cinq principales priorités mondiales en matière de TI.
• Parmi les hauts dirigeants interrogés disposant d’une stratégie globale en matière de données, un peu plus de la moitié (56 %) l’appliquent à l’échelle de l’entreprise en interne, tandis que seulement 36 % l’étendent à leurs partenaires et fournisseurs externes.

Comme l’a fait remarquer un haut dirigeant :

« Sans bases solides en matière de données, l’analyse avancée, l’IA et l’automatisation ne pourraient pas être déployées à grande échelle ni générer de la valeur de manière constante à travers l’ensemble des actifs. »

Cela reflète une évolution plus large : les organisations comprennent l’urgence de passer d’initiatives isolées liées aux données pour l’IA à des stratégies de données à l’échelle de l’entreprise qui relient les personnes, les processus et la technologie. Cependant, bon nombre d’entre elles ne disposent toujours pas de la maturité nécessaire pour exploiter les données à grande échelle, ce qui crée un écart entre les ambitions en IA et leur mise en œuvre.

Malgré d’importants investissements en IA, de nombreuses organisations restent confrontées à des défis fondamentaux quant aux données qui limitent l’évolutivité, la confiance et les répercussions commerciales.

• Environnements de données fragmentés

Les systèmes existants et les architectures cloisonnées empêchent l’intégration et limitent la visibilité.

• Mauvaise qualité des données

Des données incomplètes, en double ou désuètes réduisent la confiance dans les résultats de l’IA et limitent les données disponibles pour l’apprentissage et la mise à l’échelle des systèmes d’IA.

• Absence de gouvernance des données

Sans responsabilité, normes et contrôles clairs, les données ne peuvent pas être mises à l’échelle de façon sécuritaire.

• Interopérabilité limitée

Les données ne peuvent pas être facilement partagées entre les écosystèmes, les partenaires ou les plateformes.

• Stratégies d’entreprise et de TI déconnectées

Les initiatives liées aux données manquent souvent d’alignement avec les priorités d’affaires, ce qui ralentit leur adoption et leurs retombées.

De nombreuses organisations restent bloquées dans des phases pilotes – souvent qualifiées de « purgatoire » – où des initiatives prometteuses en IA ne parviennent pas à dépasser le stade des cas d’utilisation isolés pour se transformer en valeur commerciale. Dans la pratique, le défi ne consiste pas à prouver que l’IA fonctionne, mais à l’intégrer aux opérations de base.

Les organisations de premier plan se distinguent en industrialisant la manière dont les données sont créées, gérées et exploitées afin de générer un avantage concurrentiel. Elles vont au-delà des améliorations ponctuelles pour mettre en place des capacités de gestion des données reproductibles et évolutives, intégrées aux activités principales.

Elles se concentrent sur les éléments suivants :

• Données de base fiables

Mise en place de données de référence propres, complètes et fiables

• Gouvernance des données d’entreprise

Définition de responsabilités, de normes et de contrôles clairs, formant une couche de confiance pour l’IA, garantissant ainsi que les données sont sécurisées, conformes et toujours fiables. Cela favorise également des pratiques responsables en matière d’IA.

• Plateformes modernes et unifiées

Permet un accès en temps réel et une évolutivité dans les environnements infonuagiques et hybrides

• Gestion des données comme un produit

Fournit des ressources de données sélectionnées et réutilisables, avec une propriété définie, des normes de qualité et une gestion du cycle de vie

• Maîtrise des données à grande échelle

Donne aux équipes les moyens de comprendre et d’utiliser efficacement les données

Les organisations qui mettent en place ces capacités considèrent les données comme un actif stratégique et un facteur de différenciation pour l’IA.

Lorsque les données sont considérées comme une base fiable et évolutive, les organisations bénéficient d’avantages mesurables tant au niveau des opérations que de l’innovation.

Les organisations disposant de données prêtes pour l’IA obtiennent :

• des perspectives plus précises issues de l’IA;
• une prise de décision plus rapide;
• une IA évolutive à l’échelle de l’entreprise;
• des cas d’utilisation avancés tels que l’IA générative et l’IA agentive;
• une efficacité opérationnelle accrue;
• une conformité et une gestion des risques plus solides.

La maturité de l’IA est directement liée à celle des données. Sans une infrastructure de données adéquate, l’IA ne peut pas évoluer, générer de la valeur à long terme, ni soutenir le déploiement à grande échelle de solutions d’IA.

Améliorer la préparation des données pour l’IA – souvent décrite comme l’augmentation de la maturité des données – nécessite bien plus que de simples corrections techniques; cela exige une transformation coordonnée à la fois au niveau de l’architecture des données, de la gouvernance et des modèles opérationnels.

Les organisations n’ont pas besoin d’attendre d’avoir des données parfaites pour se lancer dans l’IA. L’IA peut aider à découvrir, relier, classer et améliorer les données pendant que les organisations continuent de renforcer leurs fondements de données.

Pour préparer les données pour l’IA, il faut aux organisations une approche structurée à l’échelle de l’entreprise.

1. Évaluer la maturité des données

Évaluer la qualité, l’architecture, la gouvernance et l’accessibilité actuelles des données afin d’identifier les lacunes et de prioriser les améliorations.

2. Renforcer la qualité et la fiabilité des données

Normaliser, nettoyer et gérer les données de base pour assurer la cohérence, la fiabilité et la confiance dans les résultats de l’IA.

3. Mettre en place une gouvernance dès la conception

Définir les responsabilités, les politiques et les contrôles afin de créer une base fiable pour une IA sécurisée et évolutive, ainsi qu’une stratégie de données efficace.

4. Moderniser l’architecture de données

Passer de systèmes fragmentés à des plateformes infonuagiques intégrées, qui prennent en charge le traitement des données en temps réel et les charges de travail liées à l’IA.

5. Favoriser l’interopérabilité entre les écosystèmes

Étendre les stratégies de données au-delà de l’entreprise pour inclure les partenaires et les fournisseurs, permettant ainsi un partage des données et une collaboration fluides.

6. Aligner les données sur la valeur commerciale

Donner la priorité aux cas d’utilisation générant une grande valeur qui relient les investissements dans les données à des résultats d’affaires mesurables.

7. Mettre en œuvre et faire évoluer

Mettre en place des bassins, des processus et une gouvernance pour améliorer continuellement la qualité des données et étendre l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise

Les organisations qui mettent en œuvre ces pratiques passent d’une gestion réactive des données à une utilisation proactive et évolutive de celles-ci afin de stimuler l’innovation et la prise de décision.

Nous aidons les organisations à passer d’environnements de données fragmentés à des écosystèmes prêts pour l’IA, en combinant stratégie, gouvernance et plateformes modernes afin de réaliser toute la valeur des données.

Voici quelques-unes de nos offres phares.

• Transformation stratégique des données

Nous aidons les dirigeants des secteurs privé et public à éliminer les cloisonnements de données, à moderniser les architectures ainsi qu’à établir des bases de données fiables et alignées sur les priorités d’affaires.

• Jumeau numérique

Nous aidons les organisations à créer des représentations virtuelles d’actifs physiques, de systèmes et d’opérations afin d’améliorer la surveillance, de simuler des scénarios et d’optimiser le rendement grâce à des analyses fondées sur les données.

• Triplet numérique

Nous aidons les organisations à enrichir leurs jumeaux numériques grâce à une IA qui permet aux décideurs d’explorer des scénarios, d’évaluer les compromis et de prendre des décisions plus éclairées et fondées sur des données probantes.

Découvrez les fonctionnalités et les perspectives connexes offertes par CGI.

• Services d’intelligence artificielle
• Plateformes et analyse de données
• Services-conseils en IA, incluant Culture de l’IA – Bâtir des entreprises prêtes pour l’IA

Notre approche garantit que les données sont non seulement intégrées sur le plan technique et gouvernées, mais aussi exploitables, fiables et adaptées aux besoins de l’entreprise, ce qui permet à l’IA de se déployer à l’échelle de l’organisation.