L’intelligence artificielle s’impose aujourd’hui comme une technologie de rupture, mais son succès repose sur une infrastructure technologique alignée sur les objectifs. Souvent appelée pile technologique de l’IA, cette pile est structurante, car elle ne se limite pas à la simple application d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et d’inférence. Elle englobe une chaîne complexe de transport, de gestion, de sécurisation et de traitement des données, indispensable à l’exploitation des capacités de l’IA.
Pour que l’IA soit efficace et performante, cette chaîne de gestion des données doit répondre à des exigences spécifiques, comme la qualité des données, leur accès en temps réel, la mise à l’échelle facile, l’interopérabilité et l’accessibilité, et enfin le diptyque cybersécurité et confidentialité. Ces caractéristiques, loin d’être de simples détails techniques, sont structurantes parce qu’elles déterminent la capacité des entreprises à déployer des solutions d’IA efficaces et à grande échelle. L’infrastructure qui gère ces aspects impacte directement la performance des modèles d’apprentissage automatique et d’inférence, en optimisant à la fois l’exploitation des données et la vitesse de traitement.
C’est ce qui explique que la gestion des données reste l’un des principaux défis à surmonter pour réussir à implémenter des solutions d’IA. Outre leur exploitation, il s’agit de pouvoir garantir, en plus, la sécurité, la confidentialité, et l’accès et la gouvernance des informations nécessaires au développement des modèles d’IA. La dernière étude publiée par Starburst, « The State of Data Management and Its Impact on AI Development », révèle que 90 % des entreprises alignent leur stratégie de gestion des données
avec leurs objectifs IA.
Les défis de la gestion des données pour l’IA
Les principaux obstacles rencontrés par les entreprises dans la gestion des données pour l’IA sont multiples et complexes. L’un des défis majeurs selon l’étude réside dans l’organisation et la structuration des données pour les rendre exploitables dans des modèles d’IA. Environ 52 % des professionnels interrogés mentionnent des difficultés à organiser les données structurées pour le machine learning et à les préparer pour les fonctionnalités prédictives. De plus, le traitement des données non structurées pour des applications comme la génération augmentée par la récupération (RAG) est un autre obstacle, cité par 50 % des participants.La sécurité des données et les préoccupations liées à la confidentialité représentent 28 % des défis majeurs pour l’accès aux données de qualité dans. Les entreprises peinent à garantir que leurs systèmes de gestion des données respectent les normes de sécurité et les politiques de gouvernance, ce qui peut limiter leur capacité à exploiter pleinement les données disponibles.
Enfin, le volume croissant des données et la difficulté à accéder en temps réel aux informations sont également des problèmes récurrents. Le volume élevé des données est mentionné comme un obstacle par 25 % des professionnels. Le besoin d’accès en temps réel est critique, avec 65 % des répondants considérant cet aspect comme essentiel pour le succès des initiatives d’IA.
Aligner les pratiques sur les objectifs de l’IA
Malgré ces défis, l’étude montre qu’un alignement stratégique entre la gestion des données et les objectifs d’IA est un facteur déterminant pour le succès des projets d’intelligence artificielle. Selon le rapport, 90 % des entreprises estiment que leurs pratiques de gestion des données sont alignées, au moins en partie, avec leurs objectifs d’innovation en matière d’IA. Cet alignement permet aux entreprises d’exploiter pleinement l’IA pour générer de nouvelles idées, améliorer l’efficacité des processus et s’ouvrir de nouvelles perspectives commerciales. Le succès de cette intégration se reflète dans le fait que 37 % des entreprises considèrent que leurs pratiques de gestion des données sont « très alignées » avec leurs initiatives IA.Pour relever les défis liés à la gestion des données, de nombreuses entreprises adoptent des stratégies telles que la gouvernance des données et l’accès fédéré aux données. Par exemple, 52 % des entreprises ont mis en place une équipe centralisant la gouvernance des données afin de créer des standards d’ingénierie des données. L’utilisation de plateformes cloud et de stratégies d’accès aux données fédérées (47 % des répondants) permet également aux entreprises de surmonter les silos de données et de garantir un accès uniforme à toutes les informations.
Ne pas hésiter à bousculer les usages et les processus
Concomitamment à ces mesures et stratégies de gestion des données, les entreprises n’hésitent pas à bousculer les processus et les habitudes en adoptant des méthodologies agiles dans la gestion des projets de données. Pas moins de 61 % des répondants révèlent qu’ils ont adopté des méthodes agiles comme facteur clé pour l’intégration réussie de l’IA et de la gestion des données. En outre, il est reconnu que la création d’une culture d’entreprise axée sur les données, avec une meilleure maîtrise de la science des données, pourrait avoir un impact modéré ou significatif sur la réussite des projets d’IA pour 90 % des répondants.En somme, révèle le rapport, les entreprises qui alignent leur gestion des données avec leurs objectifs d’IA reconnaissent que cela leur permet de maximiser les opportunités offertes par l’IA, de stimuler l’innovation et de rester compétitives sur le marché. Cet alignement est motivé par la nécessité de surmonter les défis liés à l’accès aux données, à leur qualité et à leur structuration, mais aussi par l’impératif d’adopter des infrastructures flexibles et évolutives. À mesure que l’IA se répand, « il est crucial que la gestion des données suive un modèle agile et sécurisé, permettant d’exploiter en temps réel les informations nécessaires pour développer des solutions IA performantes », conseillent les rédacteurs du rapport.
