Êtes-vous capable de mesurer la qualité des données utilisées dans votre entreprise ?
La qualité des données est un élément central pour toutes les entreprises qui souhaitent se lancer dans l’IA.
Pourtant, 31% des sociétés interrogées citent la mauvaise qualité des données comme un obstacle majeur à l'exploitation de l'IA.
Enjeux de la qualité de données et utilisation de l’IA
On mesure que l’impact des données de mauvaise qualité sur les entreprises est considérable.
Selon une étude de Gartner, l'utilisation de données de mauvaise qualité coûterait en moyenne 12,9 millions de dollars aux entreprises chaque année. De même, une étude de Harvard Business Review estime qu'une tâche effectuée avec une donnée erronée coûte 100 fois plus cher que celle réalisée avec une donnée correcte dès le départ. Ces chiffres soulignent l'importance d'une gestion efficace de la qualité des données.
Car les conséquences de l’utilisation de données inexactes ou incomplètes amènent à des prises de décisions erronées qui entraînent des pertes financières et sapent la confiance des clients auprès des entreprises.
De plus, ces vérifications, manipulations, optimisations sont très chronophages.
En effet, la phase de collecte, d'organisation et d'étiquetage des données peut représenter jusqu'à 80%* du temps consacré aux projets d'IA.
Ainsi réduire ce laps de temps permet de se concentrer sur les usages métiers de l’IA.
Quels sont les critères clairs et mesurables pour définir la qualité d’une donnée ?
Gouvernance
La gouvernance des données établit un cadre pour garantir la protection des données sensibles utilisées par l'IA en définissant des politiques d’accès et d’utilisation.
Mais aussi, elle doit mettre en place des mécanismes de chiffrement, d'anonymisation et assurer la conformité aux réglementations (RGPD, etc.).
De plus, en documentant la provenance des données et en mettant en place des mécanismes d'audit des modèles, cela assure la transparence des algorithmes.
La gestion du cycle de vie passe par l’acquisition, ingestion, stockage, archivage, mise à jour et des données.
Enfin, la gouvernance doit faciliter le partage et la réutilisation des données entre équipes.
Intégrité des données
L'intégrité des données est essentielle pour garantir la précision et la fiabilité des modèles d'IA. Des données de mauvaise qualité ou corrompues peuvent entraîner des biais, des erreurs et des résultats trompeurs. Les modèles d'IA ne sont que aussi bons que les données sur lesquelles ils sont entraînés.
Données non structurées
Les données non structurées sont des informations qui ne suivent pas un modèle ou une structure prédéfinie. Selon Gartner 80% des données d'entreprise en 2017 étaient déjà non structurées, et ce chiffre ne cesse de croître.
Ces données incluent des textes, images, vidéos, fichiers audio, etc. Elles contiennent souvent des informations riches et détaillées, cruciales pour de nombreuses applications d'IA.
Nettoyage des données
Le nettoyage des données, qui implique l'identification et la correction des erreurs, est une étape importante pour assurer la fiabilité des analyses.
Parmi les principales techniques de nettoyage des données, on trouve le parsing (utilisation d'expressions régulières pour extraire des informations structurées à partir de chaînes de caractères), transformation des données, renforcement des contraintes d’intégrité, des méthodes statistiques ou encore le crowdsourcing (utilisation de données externes pour améliorer la qualité des données collectées).
Silos de données
Les silos de données sont des systèmes de stockage et de gestion des données où les informations sont isolées dans différents départements ou systèmes, peuvent entraver une vue d'ensemble cohérente des données de l'entreprise.
Ainsi, ils empêchent une utilisation optimale des données pour entraîner et faire fonctionner les modèles d'IA.
Données manquantes et obsolètes
Les données manquantes réduisent la précision et la fiabilité des modèles d'IA. Quant aux données obsolètes, elles ne reflètent plus la réalité actuelle et entraînent des prédictions erronées.
Comment l’IA intervient pour optimiser la qualité des données ?
L'intelligence artificielle offre des solutions innovantes pour relever ces défis. Les algorithmes d'IA peuvent analyser rapidement de vastes ensembles de données pour détecter les anomalies et les incohérences. Ils excellent également dans l'identification et la fusion des enregistrements en double, optimisant ainsi la précision des bases de données clients.
L'IA permet une extraction plus précise des informations pertinentes, et ce, à partir de grandes quantités de données non structurées.
De plus, elle automatise la vérification de la conformité des informations aux réglementations et aux normes internes. Elle enrichit automatiquement les descriptions de produits et améliore la catégorisation.
Les valeurs manquantes dans les ensembles de données peuvent être prédites par les algorithmes d'apprentissage automatique et complétées si besoin.
Exemple de Cas d’usages
Optimisation des campagnes marketing
Dans le cadre des campagnes emailing, l'IA est capable de prédire le comportement de chaque destinataire en croisant différents critères, permettant ainsi d'optimiser les stratégies marketing.
Amélioration des performances des réseaux 5G
Dans les télécommunications, l'IA et le machine learning sont employées pour améliorer les performances et la qualité des services réseau.
Automatisation des processus de gestion des données
L'IA automatise les tâches répétitives comme la saisie et la catégorisation des données, réduisant ainsi le temps et les erreurs humaines.
Allez plus loin l’amélioration de la qualité des données avec l’IA
Pour maximiser les bénéfices de l'IA dans la gestion de la qualité des données, les entreprises doivent investir dans la formation de leurs équipes aux principes de l'IA et de la qualité des données.
Il est également important d'adopter une approche holistique en intégrant l'IA dans une stratégie globale de gouvernance des données.
La collaboration entre les équipes IT, data science et métiers est essentielle pour aligner les initiatives de qualité des données sur les objectifs commerciaux. Il est également important d'établir des métriques claires pour évaluer l'impact de l'IA sur la qualité des données et d'ajuster continuellement les approches.
Les équipes de MIA proposent un accompagnement sur mesure pour vos équipes métiers afin de dimensionner leurs besoins. Tout au long du projet, ils vous guident dans le choix de la meilleure solution pour votre environnement technique et vos aspirations métiers.
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