Dans un paysage informatique bousculé par l’intelligence artificielle, les acteurs, qu’ils soient issus des métiers ou des pure players de la donnée, restructurent leurs offres autour des besoins de cette technologie, notamment la conservation, le traitement et la gestion des données. Bien que l'intégration généralisée des LLM dans toutes les facettes du travail ne se soit pas encore totalement concrétisée, des progrès significatifs sont réalisés dans ce sens. Une enquête menée auprès de 1 479 personnes a révélé que près de 65 % des développeurs travaillent sur des projets de LLM à des fins professionnelles, ce qui indique que l'accent est mis sur l'exploitation de cette technologie sur le lieu de travail.
Dans le sillage de cette évolution, les entreprises reconnaissent de plus en plus l'importance critique de pratiques robustes de gouvernance des données. Comme le souligne l’étude "Data Trends 2024" publiée par Snowflake, « les organisations naviguent dans les complexités de l'ère de l'IA en mettant en œuvre diverses stratégies pour gouverner efficacement leurs données ». L’étude dresse un tableau des pratiques clés adoptées par les entreprises, mettant en lumière leurs approches pour affiner les cadres de gouvernance des données et assurer une gestion responsable des données.
Extraire de la valeur de ces données est un défi technologique depuis des années, exacerbé par la croissance exponentielle des données, et compliqué par l'évolution des régimes réglementaires et des pratiques de confidentialité qui régissent toutes les données d'une entreprise, qu'elles soient structurées ou non. Ce dernier point est important, car même si l'automatisation et l'intelligence artificielle aident à extraire du sens des données, principalement des données non structurées, leur gestion pour des objectifs opérationnels devient plus difficile.
Des bases solides pour soutenir les initiatives en IA
Pour ce faire, le rapport souligne l'importance d'établir une base solide pour la gestion des données afin de soutenir les initiatives en matière d'IA. Il met en évidence trois fondements sur lesquelles les organisations doivent bâtir leur stratégie d’exploitation des données : une gouvernance solide, l’exploitation des données non structurées, et une gouvernance granulaire des données.Dans le cadre d’une gouvernance maîtrisée, le rapport préconise de donner la priorité à la mise en œuvre de cadres de gouvernance solides pour définir la propriété des données, les contrôles d'accès, les normes de qualité des données et les exigences de conformité. Cela permet de s'assurer que les données sont gérées de manière efficace et sécurisée. Ensuite, il ne faut rien laisser de côté en exploitant les données non structurées. Les entreprises doivent identifier les sources de données non structurées et les exploiter. En extrayant les informations des données non structurées, les entreprises peuvent découvrir des éléments pour la prise de décision et la planification stratégique.
Enfin, la gouvernance des données doit être assez granulaire pour exploiter toutes les informations possibles. La tendance est à des pratiques de gouvernance des données où les organisations mettent en œuvre la classification des données, le marquage, et les contrôles d’accès pour s'assurer que celles-ci sont traitées de manière appropriée et accessible par les utilisateurs. Ce niveau de contrôle est essentiel pour libérer la valeur des données sensibles de manière responsable.
