Assurer la Fiabilité du Contenu
La qualité des résultats générés par l'IA dépend directement de la qualité des données utilisées. Pour obtenir des résultats pertinents, les projets pilotes doivent être alimentés par des contenus vérifiés et pertinents, tels que des contrats, appels d’offres, procédures normalisées, ou documents réglementaires. Cette approche garantit des réponses précises et adaptées aux besoins spécifiques.Maîtriser la Volumétrie des Contenus
La gestion des versions et des copies de documents est cruciale. La prolifération de contenus non officiels, souvent créés et modifiés au fil du temps, peut nuire à la précision des réponses de l'IA. Un système rigoureux de gestion des informations améliore la qualité des résultats et assure une réponse plus pertinente de l'IA générative.Optimiser le Classement des Données
Pour que l’IA traite efficacement les informations, il est essentiel de disposer de données bien classifiées et de métadonnées détaillées. Une gestion rigoureuse et des processus automatisés de catalogage permettent à l'IA de mieux comprendre et utiliser les données disponibles, améliorant ainsi la précision et la pertinence des résultats.Renforcer la Sécurité des Données
Les modèles de langage ne comprennent pas nécessairement les exigences de sécurité spécifiques aux données sensibles. Il est impératif de sécuriser les référentiels de contenu et d’éviter le recours à des pratiques non officielles comme le « shadow IT » pour protéger les informations critiques.Fournir un Contexte Pertinent
Pour que l’IA soit réellement efficace, elle doit être capable de contextualiser les informations en fonction des besoins professionnels spécifiques de l'utilisateur. Le contexte d'utilisation, qu'il concerne un nouveau client, un projet en cours ou une demande d’indemnisation, est essentiel pour une réponse précise et utile.Intégrer une Gouvernance de l'IA Solide
La gouvernance de l'IA est un domaine en constante évolution, englobant des aspects tels que la transparence, l’équité, la protection des données, et la responsabilité. Assurer une gouvernance rigoureuse garantit que l'IA générative fonctionne de manière fiable et éthique, tout en répondant aux exigences réglementaires et aux meilleurespratiques du secteur.
En mettant en œuvre ces principes, les entreprises peuvent tirer parti des capacités avancées de l'IA générative tout en réduisant les risques associés à une gestion de l'information inadéquate. Ces actions permettent non seulement de combler le fossé entre les utilisateurs et les informations disponibles, mais aussi d’optimiser la productivité et la performance globale.
Par Benoit Perriquet, Senior Vice-Président WW Head Global Accounts chez OpenText
