Du projet pilote à la production: le plan directeur de préparation à l’IA pour l’environnement de données hybride

L'intelligence artificielle en Enterprise progresse rapidement, mais son développement est souvent freiné par les réalités des environnements de production. Le passage d'un projet pilote d'IA prometteur à une application fiable et déployée à grande échelle se heurte fréquemment à des obstacles. Ces obstacles sont dus à des limitations d'accès aux données, à une gouvernance fragmentée et à un manque fondamental de confiance dans les données elles-mêmes.

Pour les responsables des données et les directeurs informatiques, la pression est immense pour relever ce défi. Leur mission consiste à opérationnaliser l'IA et à piloter la modernisation en fournissant à grande échelle des produits de données fiables et gouvernés. La demande de prise de décision fondée sur les données n'a jamais été aussi forte, mais y répondre exige bien plus que de nouveaux outils.

En résumé, le constat est clair: l’IA ne peut atteindre son plein potentiel qu’avec une base de données solide. Sans cela, même les modèles les plus avancés produisent des résultats peu fiables, présentent des risques de non-conformité et ne parviennent pas à générer une réelle valeur ajoutée pour l’entreprise. Voici un aperçu des obstacles à l’adoption de l’IA et des changements stratégiques nécessaires pour bâtir un environnement de données adapté à l’IA, offrant des informations en temps réel instantanément.
 

Les défis qui freinent l'IA d'entreprise

Lorsque les organisations avancent sans une base de données unifiée, elles s'exposent à des risques croissants. L'IA ne se contente pas de révéler les problèmes de données existants ; elle les amplifie. Un problème de qualité des données qui affectait auparavant un seul tableau de bord interne se propage désormais à grande échelle. Il s'intègre aux processus critiques et fournit des informations erronées avec une certitude absolue.

Pour les responsables informatiques et les ingénieurs de données, cela signifie qu'un modèle d'IA peut prendre une décision sur des données incomplètes ou acheminer incorrectement les informations en raison de silos de données. Il en résulte des exceptions opérationnelles, une pression accrue sur la conformité réglementaire et des procédures de récupération complexes. Pour concilier ambition et réalité, votre équipe de gestion des données doit repenser son approche des environnements de données hybrides. Vous avez besoin d'une architecture moderne, conçue spécifiquement pour permettre une IA sécurisée, conforme et évolutive.
 

Cinq changements vers un environnement de données prêt pour l'IA

Pour bâtir une entreprise capable d'exploiter pleinement l'IA, une évolution architecturale s'impose. Mettez en œuvre ces cinq changements essentiels afin de créer un environnement de données robuste, gouverné et optimisé pour l'avenir.

Établissez des données fiables grâce à des accords de niveau de service.

Pour que l'IA soit fiable, les données qu'elle exploite doivent être dignes de confiance. La confiance ne peut plus se limiter à un débat subjectif ou à un contrôle qualité a posteriori. Elle doit devenir une exigence de mise en production mesurable et non négociable. Un environnement de données compatible avec l'IA considère la confiance comme un accord de niveau de service (SLA).
Pour mettre en œuvre des SLA de confiance, il est indispensable de désigner des responsables nommés pour les ensembles de données critiques. Il est également nécessaire de mesurer en continu l'exactitude, l'exhaustivité et la mise à jour des données. En tirant parti de la gestion automatisée des métadonnées, vous rationalisez les opérations en réduisant les interventions manuelles et en garantissant la fiabilité et la traçabilité des données dès leur origine.

Unifier les données et le contenu en une seule couche de connaissances

Les grands modèles de langage donnent les meilleurs résultats lorsqu'ils ont accès au contexte complet de votre organisation. Cela inclut les données structurées des bases de données et le contenu non structuré des documents et rapports. Le fait de les conserver en silos séparés limite l'efficacité de l'IA.

La création d'une couche de connaissances unique et gouvernée permet de faire converger vos données et vos contenus. Élaborez un modèle de recherche réutilisable et prenant en compte les autorisations, qui fournit des réponses citées, à jour et cohérentes à partir de toutes vos sources d'information. Vous exploitez ainsi pleinement le potentiel de vos données, réduisez les erreurs et assurez un accès fluide aux données intégrées à l'échelle de votre entreprise.

Mettre en œuvre la souveraineté par la conception

La souveraineté des données était traditionnellement axée sur le lieu de stockage physique des données. Aujourd'hui, la véritable souveraineté concerne la maîtrise de leur utilisation. Ceci est particulièrement crucial pour les organisations qui gèrent des informations financières ou opérationnelles sensibles.

La souveraineté dès la conception privilégie une application fondée sur des preuves. Mettez en œuvre un système de politiques et d'audits régissant l'accès à l'IA en temps réel. Définissez des limites d'utilisation, établissez des protocoles de masquage des données et consignez les interactions de chaque modèle avec vos données. Ce transfert sécurisé des données garantit la conformité aux normes tout en facilitant les nouveaux déploiements.

Concevoir une architecture prête pour les agents

L'avenir de l'automatisation en entreprise repose sur des agents d'IA capables d'exécuter des tâches complexes de manière autonome. Toutefois, le déploiement d'un simple chatbot ne suffit pas. Ces agents nécessitent une architecture spécifique pour éviter les actions dangereuses ou les réponses erronées.

Une architecture compatible avec les agents nécessite une sémantique claire, un contexte réutilisable, des outils gouvernés et des produits de données appartenant au domaine. En développant cette structure, les unités opérationnelles peuvent déployer des agents gouvernés pour des tâches spécifiques, passant ainsi des simples requêtes à une automatisation sécurisée et sophistiquée qui permet de réduire les coûts opérationnels.

Utiliser l'apprentissage automatique pour obtenir des résultats déterministes

Dans ce nouveau modèle, l'apprentissage automatique fournit des résultats déterministes, tels que l'évaluation des risques, la détection d'anomalies et la vérification. Ces résultats orientent et valident les sorties de vos modèles d'IA générative.

Cette approche crée un cadre évolutif et à faible risque où les réponses sont prévisibles et intrinsèquement fiables. En utilisant l'apprentissage automatique comme boucle de contrôle, votre organisation passe de la simple création de modèles à l'exploitation de systèmes d'IA sécurisés, surveillés et optimisés pour des résultats précis.
 

Un plan pratique pour les responsables des données

Transformer son patrimoine de données est une entreprise de grande envergure, mais on peut progresser rapidement en commençant par de petits projets. Au lieu de tout remanier d'un coup, concentrez-vous sur un seul cas d'usage à forte valeur ajoutée.

1. Définir des SLA de confiance: identifier une initiative d’IA critique en phase pilote. Collaborer avec les parties prenantes pour définir des SLA de confiance mesurables et instrumenter le pipeline de données pour les surveiller.
2. Élaborez un plan de récupération unifié: associez les données structurées et le contenu non structuré pertinents pour votre cas d’utilisation. Planifiez un modèle de récupération unifié avec un accès tenant compte des autorisations.
3. Mettre en œuvre des contrôles de souveraineté: établir un cadre de référence en matière de politiques. Appliquer des limitations de finalité, des règles de masquage des données et veiller à ce que toutes les interactions avec l’IA soient consignées à des fins d’audit.
4. Créez des ressources prêtes à l'emploi pour vos agents: définissez les indicateurs et les relations clés du produit de données qui sous-tend votre cas d'utilisation. Concevez une interface stable et spécifiez les actions autorisées pour votre agent d'IA.

Partenariat avec Rocket Software pour l'adoption de l'IA

Le potentiel de l'IA en entreprise est immense, mais sa concrétisation repose entièrement sur la qualité de vos données. Rocket Software vous accompagne dans la mise en œuvre de ces cinq transformations, vous permettant ainsi de passer en toute sécurité des systèmes opérationnels aux résultats analytiques.

Nos solutions de données constituent le socle d'un environnement de données compatible avec l'IA. Rocket^® DataEdge^™ offre aux dirigeants et responsables informatiques des solutions complètes d'intégration et de gestion des données pour éliminer les silos de données, renforcer la gouvernance et faciliter la prise de décision basée sur les données. Grâce à une connexion simplifiée entre les systèmes cloud et mainframe, une réplication des données en temps réel et une interface intuitive, vous bénéficiez d'une synchronisation immédiate des données pour une prise de décision rapide.

Ensemble, nous pouvons bâtir une base de données fiables, gouvernées et unifiées. Votre démarche de modernisation d'aujourd'hui vous permettra de développer les capacités qui généreront une valeur sans précédent demain.

Laissez-nous vous aider à faire passer vos initiatives d'IA du stade pilote à la production en toute confiance.