La qualité des données est un facteur essentiel à la réussite des projets d'IA. Pourtant, 31 % des entreprises identifient la mauvaise qualité des données comme un obstacle majeur à l'exploitation de l'intelligence artificielle. Mais les conséquences vont bien au-delà des simples obstacles techniques. Utiliser des données de mauvaise qualité peut entraîner des pertes financières importantes et altérer la capacité d'une entreprise à prendre des décisions éclairées.
Une étude menée par Gartner révèle que l'utilisation de données incorrectes ou incomplètes coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Quant à une analyse de Harvard Business Review, elle souligne qu'une erreur dans les données peut coûter 100 fois plus cher à corriger que si la donnée avait été propre dès le départ. Ces chiffres montrent clairement à quel point une gestion efficace de la qualité des données est cruciale dans le cadre des projets d’IA.
Pourquoi la qualité des données est-elle importante ?
La qualité des données n'impacte pas uniquement les analyses financières ou marketing, elle a un effet direct sur la fiabilité des modèles d'intelligence artificielle. Lorsque les données sont inexactes, obsolètes, ou incomplètes, elles peuvent fausser les résultats des modèles prédictifs ou décisionnels. Cela conduit non seulement à des décisions erronées, mais également à une perte de confiance des clients et à des dépenses inutiles pour corriger les erreurs.
De plus, les entreprises passent souvent 80 % de leur temps à collecter, organiser et nettoyer leurs données avant de pouvoir les utiliser efficacement dans leurs projets IA. Ce processus chronophage détourne les équipes métiers de leurs véritables objectifs, et retarde la mise en œuvre de l'IA là où elle est le plus nécessaire.
Les critères de qualité pour des données fiables
Pour définir une donnée de qualité, plusieurs critères clairs et mesurables doivent être respectés :
- Gouvernance des données
- La gouvernance assure la protection et la conformité des données, en définissant des règles strictes d'accès et d'utilisation. Elle comprend la mise en place de mécanismes de chiffrement, d'anonymisation, et de conformité aux réglementations (comme le RGPD). La documentation de la provenance des données et les audits réguliers garantissent également la transparence des algorithmes et la traçabilité des informations.
- Intégrité des données
- L’intégrité est essentielle pour garantir la précision et la fiabilité des analyses. Les données corrompues ou biaisées peuvent entraîner des résultats trompeurs, faussant les prédictions des modèles d’IA. En d'autres termes, les modèles ne sont que aussi bons que les données qui les alimentent.
- Gestion des données non structurées
- Aujourd'hui, environ 80 % des données d'une entreprise sont non structurées (textes, images, vidéos). Ce type de données, bien que riche en informations, est difficile à exploiter sans IA. Pourtant, ces données contiennent souvent des insights précieux qui peuvent orienter des décisions stratégiques. L'IA permet de structurer et d'extraire ces informations de manière automatisée et précise.
- Nettoyage des données
- Le nettoyage des données consiste à identifier et corriger les erreurs dans les bases de données. Cela inclut la suppression des doublons, la rectification des incohérences et l’élimination des valeurs manquantes. En utilisant des techniques comme le parsing, des méthodes statistiques, ou même le crowdsourcing, l'IA améliore la qualité et la précision des données collectées.
- Gestion des silos de données
- Les silos de données isolent les informations dans des départements ou systèmes cloisonnés, empêchant une vue d'ensemble cohérente. Cette fragmentation rend difficile l’exploitation complète des données par l'IA. En favorisant l'interconnexion des données, l’IA permet de lever ces barrières et d'utiliser les informations de manière globale et transversale pour des analyses plus pertinentes.
Comment l'IA améliore la qualité des données ?
L’intelligence artificielle joue un rôle clé dans l’optimisation des processus de gestion des données. Elle intervient à plusieurs niveaux pour garantir la qualité et la fiabilité des informations :
- Détection des anomalies : L’IA peut analyser rapidement de vastes ensembles de données et détecter des incohérences ou des erreurs qui pourraient passer inaperçues dans une analyse manuelle.
- Fusion des doublons : Les algorithmes d’IA identifient et fusionnent automatiquement les enregistrements en double, ce qui améliore la précision des bases de données clients et réduit les erreurs.
- Extraction d’informations à partir de données non structurées : L’IA permet d’extraire des informations pertinentes et exploitables à partir de documents, vidéos, images, ou tout autre contenu non structuré.
- Vérification de la conformité : L'IA garantit que les données sont conformes aux normes internes et aux réglementations en vigueur.
- Enrichissement et catégorisation : En automatisant le processus, l'IA peut enrichir les descriptions de produits et améliorer la catégorisation des informations.
Les valeurs manquantes dans les ensembles de données peuvent également être prédites et complétées par des algorithmes d'apprentissage automatique, réduisant ainsi les incertitudes.
Exemples de cas d’usage de l’IA dans l’amélioration des données
- Optimisation des campagnes marketing
- L’IA, en croisant différents critères (comportement d'achat, historique client), permet de prédire les comportements des destinataires des campagnes emailing, optimisant ainsi les stratégies marketing.
- Amélioration des performances des réseaux 5G
- Dans le secteur des télécommunications, l'IA et le machine learning sont utilisés pour améliorer les performances et la qualité des services réseau.
- Automatisation des processus de gestion des données
- L'IA simplifie les tâches répétitives, comme la saisie et la catégorisation des données, tout en réduisant le risque d’erreurs humaines, permettant ainsi une meilleure gestion des ressources.
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Pour maximiser les bénéfices de l'IA dans la gestion des données, les entreprises doivent investir dans la formation de leurs équipes et adopter une approche globale qui inclut à la fois l'IA et la gouvernance des données. Cela implique la collaboration entre les équipes IT, data science et métiers pour aligner les initiatives IA sur les objectifs stratégiques de l'entreprise.
Enfin, il est essentiel de définir des métriques claires pour évaluer l'impact de l'IA sur la qualité des données et d’ajuster continuellement les approches en fonction des résultats.
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