4 étapes essentielles pour préparer les données Enterprise à l'IA

Lors de la planification de l'IA en entreprise, il est tentant de se concentrer directement sur les aspects positifs: automatisation des analyses, efficacité opérationnelle et prise de décision plus judicieuse. Ce sont ces résultats qui suscitent l'enthousiasme (et l'adhésion de l'entreprise et l'approbation des budgets). Mais ces résultats prometteurs peuvent occulter une vérité essentielle: l'IA ne vaut que par les données que vous lui fournissez.

En réalité, la voie vers une IA évolutive et fiable passe par votre architecture de données. Cela signifie que la préparation de vos données – leur unification, leur synchronisation, leur étiquetage et leur gouvernance – n'est pas une simple tâche de gestion informatique. C'est le fondement de toute votre stratégie d'IA.

Pourquoi les organisations doivent-elles préparer leurs données à l’IA ?

Les données Enterprise sont par nature désordonnées. Elles sont dispersées entre les mainframes, les applications cloud, les systèmes existants et les plateformes tierces. Elles circulent à des vitesses différentes, existent dans des formats variés et manquent souvent de la gouvernance nécessaire pour garantir leur fiabilité. De plus, leur volume et leur complexité ne cessent de croître.

Pour alimenter des outils d'IA capables d'identifier les anomalies, de prédire les comportements ou de personnaliser les expériences, votre organisation a besoin de plus qu'un simple accès aux données. Elle a besoin de données contextuelles, connectées et synchronisées, fiables pour vos équipes et compréhensibles par vos modèles d'IA.

Mais la plupart des environnements d'entreprise n'ont pas été conçus pour l'IA. Ils n'ont pas été conçus pour une interopérabilité fluide entre des composants d'infrastructure vieux de plusieurs décennies et des systèmes cloud natifs plus modernes. C'est là qu'intervient la préparation des données. Voici comment préparer votre architecture de données aux cas d'utilisation de l'IA:

Étape 1: Unifier les données cloisonnées

Lors de la préparation des données d'une organisation pour l'IA, la première étape consiste à s'assurer que vous pouvez accéder à tout ce dont vous avez besoin. Les données sont souvent cloisonnées au sein de l'organisation. La première étape consiste donc à connecter votre architecture de données via les mainframes, le cloud et les systèmes distribués afin de centraliser l'accès.

Le fonctionnement de ce processus dépend de votre infrastructure, actuelle et ultérieure. Certaines organisations souhaitent conserver toutes leurs données à leur emplacement initial et combler les lacunes ; d'autres souhaitent migrer les données pour les combler complètement. Quelle que soit la méthode choisie, l'objectif reste le même: rassembler vos données.

Sans cette unification, les modèles d’IA fonctionnent sur des vues fragmentées de l’entreprise, ce qui compromet leur précision et leur fiabilité.

Étape 2: Synchroniser les données en temps réel

Une fois vos données connectées, il est essentiel de les synchroniser. Les règles de traitement varient selon les emplacements de stockage. Si la vitesse est rarement un problème, que ce soit avec les applications cloud ou les systèmes mainframe, les différences résident généralement dans les méthodes de traitement.

Les mainframes sont plus susceptibles d'utiliser le traitement par lots et la duplication des données pour transférer les données vers le cloud, ce qui peut engendrer une latence (attente d'un lot complet avant le traitement d'une requête). Cette méthode peut retarder la disponibilité des données et engendrer des problèmes de cohérence lors de l'intégration à des systèmes temps réel.

Les applications cloud, quant à elles, sont conçues pour le traitement de données distribuées, mais les emplacements de stockage de chaque application peuvent être répartis dans le monde entier. La migration physique des données (c'est-à-dire la synchronisation des informations entre des systèmes situés dans différentes zones géographiques) peut également être source de latence.

Pour soutenir les cas d'utilisation opérationnels de l'IA à forte valeur ajoutée, tels que la détection d'anomalies, la prévention de la fraude, la personnalisation et le reporting, la synchronisation en temps réel est indispensable. Les organisations doivent trouver un moyen de compenser ces différents délais et différences de traitement afin de garantir une gestion des données propre pour les cas d'utilisation de l'IA.

Étape 3: Cartographier et étiqueter les métadonnées

Une fois vos données unifiées et synchronisées, l'étape suivante consiste à leur donner du contexte. C'est là qu'interviennent les métadonnées.

Les métadonnées suivent l'origine, la structure, la propriété et les règles d'utilisation de vos données. Sans elles, les modèles d'IA peuvent générer des réponses techniquement correctes, mais contextuellement erronées. Par exemple, une requête visant à « extraire une liste de clients au Texas » peut renvoyer une liste de clients ayant une adresse légale au Texas, même si ces mêmes clients exercent ou facturent depuis d'autres États. Sans métadonnées permettant de retracer la source et de clarifier l'intention, il est difficile de vérifier l'exactitude des résultats générés, ce qui, à terme, sapera la confiance de votre équipe et l'utilisation du modèle, anéantissant ainsi votre stratégie d'IA avant même qu'elle ne soit opérationnelle.

La cartographie et l'étiquetage de vos métadonnées améliorent la visibilité, la réutilisation, la traçabilité et la gouvernance des données. Ils jouent également un rôle essentiel pour aider les systèmes d'IA à interpréter correctement les données et à générer des prévisions et des résultats plus fiables.

En termes simples, le balisage des métadonnées soutient à la fois les systèmes d'IA qui effectuent le travail et les utilisateurs qui s'appuient sur les résultats. Pour vos équipes, il accélère la découverte des données et fluidifie la création de rapports de conformité. Pour vos modèles d'IA, il réduit l'ambiguïté et améliore les performances en structurant et en analysant les données d'entrée.

Étape 4: Intégrez la résilience à votre architecture de données

Maintenant que les données sont prêtes, l'étape suivante consiste à préparer l'architecture pour une utilisation concrète. Cela implique de concevoir une architecture flexible, résiliente et évolutive.

Une architecture de données résiliente prend en charge à la fois votre matériel existant (comme les mainframes) et vos logiciels (comme les services cloud) via une stratégie migrée ou hybride, afin que vous puissiez évoluer et remodeler au fil du temps sans tout réécrire à partir de zéro.

Pensez à long terme: il est probable qu'à l'avenir, les besoins opérationnels, réglementaires ou de bande passante évolueront, et que vous serez prêt à intégrer un nouvel outil ou à changer de fournisseur de logiciels. Vous avez besoin d'une architecture de données capable de fonctionner sans interruption. Les architectures hybrides, qui englobent le mainframe, les infrastructures sur site et le cloud, offrent l'agilité nécessaire pour s'adapter et se développer, tout en maintenant en ligne les systèmes de données critiques.

La résilience n'est pas seulement une protection. C'est ce qui vous permet d'innover en toute confiance.

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