L’acuité des inférences d’une intelligence synthétique dépend principalement de la qualité des données. C’est la raison pour laquelle 82 % des entreprises utilisatrices en EMEA dépensent 10 % de leur budget IT dans les outils de gestion et d’évaluation de cette qualité.
Dans une entreprise « data driven »— ou « data first » — l’évaluation pertinente de la qualité des données est la fonction la plus importante, car de cette qualité dépendent l’acuité et le succès des décisions qui seront prises. Il est donc impératif pour la réussite des projets d’analytique de mettre en place les outils de cartographie et des catalogues d’évaluation de la qualité des données. Cette étape est d’autant plus délicate que les dictionnaires et autres glossaires sont nombreux et les exigences des métiers, dont les nomenclatures sont différentes, compliquent le processus.
Outre ce qu’on a appelé le « data lettrisme », cette recherche de la qualité est un des piliers de l’entreprise « data driven », car elle conditionne la confiance qu’auront les utilisateurs dans les résultats des analyses et des actions préconisées par l’IA. Mais à lire les différents rapports sur l’exploitation effective des données, peu d’entreprises atteignent un niveau d’exploitation satisfaisant. Selon la dernière étude publiée par Devoteam et réalisée par IDC, c’est la raison pour laquelle 82 % des organisations consacrent plus de 10 % de leur budget informatique à l’analyse de leurs données.
L’optimisation des processus et des opérations métier en tête
Menée par IDC, l’étude porte sur 704 entreprises à travers 14 pays de la région EMEA. La majorité des organisations répondantes (99 %) ont plus de 500 employés et 33 % ont plus de 5 000 employés. L’étude classe les entreprises en trois catégories selon leur maturité : 51 %des organisations sont des « Explorateurs », 30 % des Débutants et 19 % des Pionniers. En France, même si le pourcentage de Pionniers est plus élevé que la moyenne européenne (25 % contre 19 %), la répartition entre Débutants et Explorateurs est plus homogène : 39 % des organisations en sont aux premiers stades de leur parcours axé sur les données (Débutants), et 36 % sont à des stades plus avancés (Explorateurs).
Parmi les raisons du déploiement de solutions basées sur l’IA, les répondants citent en premier l’optimisation des processus et des opérations métier, suivi par l’amélioration de la prévention des fraudes, puis par la gestion des risques et de la conformité réglementaire. Viennent ensuite, l’innovation et la planification financière, et enfin la création de nouvelles sources de revenus par la monétisation des données.
L’efficacité passe par la qualité des données
Concernant les investissements, l’étude met en évidence la recherche d’efficacité via la qualité des données. Parmi les entreprises qui ont déployé des solutions, 82 % en EMEA et 88 % en France affectent plus de 10 % des dépenses informatiques à l’analyse des données. Cette étape cruciale, permet d’améliorer la confiance dans les inférences de l’IA et de proposer aux métiers une base de travail saine, car d’elle dépendent les résultats, la conformité et la réduction des biais.
Dans ce domaine aussi, la France est légèrement en avance sur ses concurrents. Un tiers des organisations (33 %) interrogées par IDC en France utilisent des investissements dans les données et l’analyse pour répondre à la confiance numérique et aux responsabilités en matière de RSE, contre un peu plus d’un quart (28 %) dans la région EMEA. Ce volontarisme devrait persister dans le futur proche, car plus d’un tiers des entreprises (36 %) françaises prévoient d’exploiter l’automatisation des données et l’IA dans le cadre de leur feuille de route de 3 à 5 ans, contre seulement environ un quart des organisations dans la région EMEA (27 %).
