Gouvernance des données et produits de données en temps réel : Les réponses à vos questions sur l'IA

Alors que l'IA et les agents passent des projets pilotes à la production, les dirigeants soulèvent de nouvelles questions.

Les modèles ne sont plus la seule préoccupation. Les dirigeants veulent savoir comment les données sont gérées, comment la qualité est maintenue et comment les informations peuvent être fournies en temps réel.

Examinons quelques-unes des questions les plus courantes et les réponses que les chefs d'entreprise doivent garder à l'esprit.

Pourquoi la gouvernance des données est-elle importante pour l'IA ?

La gouvernance est l'épine dorsale d'une IA sûre et conforme. Elle fournit les règles et la responsabilité nécessaires pour suivre l'origine des données, leur utilisation et les personnes qui y ont accès. Sans cela, les organisations risquent de se voir infliger des amendes en vertu de réglementations telles que la loi européenne sur l'IA, qui exige transparence et traçabilité.

Des cadres de gouvernance solides ne servent pas seulement à éviter les sanctions. Ils créent la confiance nécessaire pour que les clients, les régulateurs et les partenaires soutiennent les initiatives de l'entreprise en matière d'IA. 

Cette confiance ne s'accroît que lorsque des professionnels compétents sont en place pour concevoir et mettre en œuvre des politiques de gouvernance. Groupe Tenth Revolution met en relation les entreprises avec des spécialistes des données et de l'IA soucieux de la conformité. qui comprennent à la fois la réglementation et la technologie, et qui veillent à ce que les cadres de gouvernance résistent à un examen minutieux.

Comment la qualité des données affecte-t-elle la performance du modèle ?

La qualité des modèles dépend des informations sur lesquelles ils sont formés et exploités. Des données de mauvaise qualité entraînent des hallucinations, des prévisions inexactes et des décisions peu fiables. En revanche, des données propres, validées et enrichies donnent aux modèles le contexte dont ils ont besoin pour bien fonctionner.

Par exemple, les entreprises qui normalisent les dossiers des clients dans tous les systèmes constatent des améliorations mesurables dans les moteurs de recommandation et l'automatisation des services. La qualité n'est pas seulement une question technique, c'est un moteur direct des résultats de l'entreprise. Les dirigeants qui souhaitent améliorer les performances de l'IA doivent penser aux équipes responsables de l'approvisionnement, du nettoyage et de l'enrichissement des données. Le groupe Tenth Revolution fournit des talents technologiques de confiance qui peuvent assurer la précision et la fiabilité des pipelines, en aidant les systèmes d'IA à fournir des résultats cohérents.

Quel rôle jouent les produits de données en temps réel ?

Les agents d'IA fonctionnent en continu et prennent souvent des décisions en quelques fractions de seconde. Les données traitées par lots ne peuvent pas suivre ce rythme. Les produits de données en temps réel garantissent que les modèles et les agents ont toujours accès aux informations les plus récentes. Cela va des niveaux de stock actuels aux règles de conformité actualisées.

Sans pipeline en temps réel, un agent pourrait prendre une décision sur la base d'informations obsolètes, ce qui nuirait à la confiance et à l'efficacité.

Quelles sont les technologies qui permettent d'obtenir des données en temps réel ?

Si vous voulez que les systèmes et les agents d'IA soient à la fois précis et réactifs, vous avez besoin d'architectures de données capables de suivre le rythme d'une prise de décision rapide. Les entrepôts et les pipelines traditionnels ont souvent du mal à assurer la rapidité, la cohérence et la gouvernance à l'échelle. C'est pourquoi de nombreuses entreprises repensent leurs fondations de données et adoptent de nouvelles approches qui concilient flexibilité et contrôle.

Trois domaines en particulier gagnent du terrain :

• Plates-formes de la maison du lac combinent l'évolutivité des lacs avec la fiabilité structurée des entrepôts, ce qui facilite l'exécution des charges de travail d'analyse et d'IA à partir de la même base de données.
  
  
• Maillage de données permet de confier la propriété des données à des équipes spécialisées, tout en maintenant une gouvernance à l'échelle de l'entreprise. Les données sont ainsi plus accessibles sans pour autant perdre en supervision.
  
  
• Couches sémantiques traduire des données techniques complexes en termes adaptés à l'entreprise, afin que les humains et les systèmes d'IA puissent les utiliser et agir en toute confiance.
  
  

Ensemble, ces approches aident les organisations à fournir des produits de données cohérents, accessibles et continuellement mis à jour - les conditions mêmes dont dépend l'IA moderne.

Comment cela modifie-t-il le mode de fonctionnement des organisations ?

L'essor de la gouvernance, de la qualité et des produits de données en temps réel montre que le succès de l'IA dépend autant de la culture que de la technologie. Les données ne sont plus seulement une préoccupation informatique. Les unités opérationnelles doivent s'approprier leurs données tout en respectant les normes de l'entreprise. Les équipes chargées de la conformité doivent collaborer avec les ingénieurs pour garantir l'alignement réglementaire. Les équipes produits doivent considérer les données comme un actif qui nécessite un investissement continu.

Cet alignement culturel est ce qui transforme la gouvernance d'une contrainte en un catalyseur.

Quelles sont donc vos priorités ?

Les dirigeants doivent s'assurer que l'investissement dans l'IA s'accompagne d'un investissement dans les données. Cela signifie qu'il faut mettre en place des cadres de gouvernance, intégrer des contrôles de qualité tout au long du cycle de vie et créer des pipelines en temps réel soutenus par des technologies lacustres, maillées et sémantiques. Ces étapes jettent les bases de systèmes d'IA qui sont non seulement puissants, mais aussi sûrs, précis et résilients.